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龙图腾网获悉中国科学院计算技术研究所申请的专利一种基于知识传输的图像分类模型训练方法及分类方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115471700B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-08发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202211126235.6，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种基于知识传输的图像分类模型训练方法及分类方法是由谷洋;郭帅;文世杰;马媛;陈益强设计研发完成，并于2022-09-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于知识传输的图像分类模型训练方法及分类方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于知识传输的图像分类模型训练方法，用于对预训练好的图像分类模型进行增量训练，其中，所述预训练好的图像分类模型包括特征提取网络和分类器，其特征在于，所述方法包括采用新的图像数据集对预训练好的图像分类模型按照如下方式进行增量训练：S1、对当前新的图像数据集进行增强处理；S2、利用上一次训练后的图像分类模型的参数初始化所述图像分类模型，并采用增强后的当前新的图像数据集将其训练至收敛，其中在训练过程中采用交叉熵损失、蒸馏损失以及知识传输损失更新模型参数。本发明能够实现模型特征空间的迁移，缓解增量训练过程中的灾难性遗忘问题。

本发明授权一种基于知识传输的图像分类模型训练方法及分类方法在权利要求书中公布了：1.一种基于知识传输的图像分类模型训练方法，用于对预训练好的图像分类模型进行增量训练，其中，所述预训练好的图像分类模型包括特征提取网络和分类器，其特征在于，所述方法包括采用新的图像数据集对预训练好的图像分类模型按照如下方式进行增量训练： S1、对当前新的图像数据集进行增强处理； S2、利用上一次训练后的图像分类模型的参数初始化所述图像分类模型，并采用增强后的当前新的图像数据集将其训练至收敛，其中在训练过程中采用交叉熵损失、知识蒸馏损失以及知识传输损失更新模型参数，其中：采用如下公式计算知识蒸馏损失： 其中，表示增强处理后的上一次训练的图像数据集的样本数，表示样本，表示 softmax函数，表示上一次训练后的图像分类模型的分类器，表示上一次训练 后的图像分类模型的特征提取网络，表示当前次训练的初始图像分类模型的分类 器，表示当前次训练的图像分类模型的特征提取网络； 采用如下公式计算知识传输损失： 其中，表示增强处理后的当前次训练的新的图像数据集的样本数，表示样本，表 示softmax函数，表示上一次训练后的图像分类模型的分类器，表示上一次训 练后的图像分类模型的特征提取网络，表示当前次训练的初始图像分类模型的分类 器，表示当前次训练的初始图像分类模型的特征提取网络。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人中国科学院计算技术研究所，其通讯地址为：100190 北京市海淀区中关村科学院南路6号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。