买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉平安科技(深圳)有限公司申请的专利分类模型的训练方法、图像分类方法和装置、设备及介质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：CN115239675B 。

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：202210908820.5，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权分类模型的训练方法、图像分类方法和装置、设备及介质是由李泽远;王健宗设计研发完成，并于2022-07-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本分类模型的训练方法、图像分类方法和装置、设备及介质在说明书摘要公布了：本申请提供了一种分类模型的训练方法、图像分类方法和装置、设备及介质，属于人工智能技术领域。该方法应用于客户端，包括：获取样本医学图像；通过本地分类模型的卷积层对样本医学图像进行特征提取，得到样本图像特征；通过本地分类模型的交叉注意力机制和自注意力机制对样本图像特征进行注意力计算，得到目标融合图像特征；通过本地分类模型的预测层对目标融合图像特征进行损失计算，得到模型损失值，并根据模型损失值将本地分类模型接收到的原始模型参数更新为本地模型参数；将本地模型参数发送给服务器端；从服务器端下载目标模型参数；根据已下载的目标模型参数更新本地模型参数，以训练本地分类模型。本申请能够提高模型的训练效果。

本发明授权分类模型的训练方法、图像分类方法和装置、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种分类模型的训练方法，其特征在于，应用于客户端，所述客户端存储有预先训练的本地分类模型，所述方法包括： 获取样本医学图像； 通过所述本地分类模型的卷积层对所述样本医学图像进行特征提取，得到样本图像特征； 通过所述本地分类模型的交叉注意力机制对所述样本图像特征进行特征融合，得到初始融合图像特征； 通过所述本地分类模型的自注意力机制对所述初始融合图像特征进行自注意力计算，得到目标融合图像特征； 通过所述本地分类模型的预测层对所述目标融合图像特征进行损失计算，得到模型损失值，并根据所述模型损失值将所述本地分类模型接收到的原始模型参数更新为本地模型参数； 将所述本地模型参数发送给服务器端； 从所述服务器端下载目标模型参数； 根据已下载的所述目标模型参数更新所述本地模型参数，以训练所述本地分类模型； 所述样本图像特征包括第一图像特征和第二图像特征，所述通过所述本地分类模型的交叉注意力机制对所述样本图像特征进行特征融合，得到初始融合图像特征，包括： 对所述第一图像特征进行位置编码，得到第一编码特征向量； 根据预设的图像交叉关系，获取与所述第一图像特征对应的第二图像特征； 通过所述交叉注意力机制对所述第一编码特征向量进行嵌入处理，得到第一嵌入向量，并通过所述交叉注意力机制对所述第二图像特征进行嵌入处理，得到第二嵌入向量； 通过所述交叉注意力机制对所述第一嵌入向量和所述第二嵌入向量进行相似度计算，得到特征相似值； 根据所述特征相似值对所述第一嵌入向量和所述第二嵌入向量进行融合处理，得到所述初始融合图像特征。

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平安科技(深圳)有限公司，其通讯地址为：518000 广东省深圳市福田区福田街道福安社区益田路5033号平安金融中心23楼；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”。