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龙图腾网获悉谷歌有限责任公司申请的专利利用部分标记的训练数据训练多类别对象分类模型的系统和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：CN116018621B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-22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：202080104506.0，技术领域涉及：G06V10/774；该发明授权利用部分标记的训练数据训练多类别对象分类模型的系统和方法是由陈惠中;鲁志超;乔纳森·兹维·本-麦苏雷姆设计研发完成，并于2020-10-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本利用部分标记的训练数据训练多类别对象分类模型的系统和方法在说明书摘要公布了：本公开的系统和方法涉及一种用于利用部分标记的训练数据来训练机器学习的多类别对象分类模型的计算机实现的方法。该方法能够包括获得描绘对象的图像数据以及包括分别与多个对象类别的对象类别的子集相关联的对象类别注释的子集的基本事实数据。该方法能够包括利用机器学习的多类别对象分类模型来处理该图像数据以获得对象分类数据。该方法能够包括评估损失函数，该损失函数评估多类别分类损失，以及基于该损失函数调整多类别对象分类模型的一个或多个参数。

本发明授权利用部分标记的训练数据训练多类别对象分类模型的系统和方法在权利要求书中公布了：1.一种用于利用部分标记的训练数据来训练机器学习的多类别对象分类模型的计算机实现的方法，包括： 由包括一个或多个计算设备的计算系统获得描绘一个或多个对象的图像数据以及包括分别与多个对象类别的对象类别的子集相关联的对象类别注释的子集的基本事实数据； 由所述计算系统利用所述机器学习的多类别对象分类模型来处理所述图像数据以获得对象分类数据； 由所述计算系统评估损失函数，所述损失函数评估包括所述对象分类数据与所述对象类别注释的子集之间的差异的多类别分类损失，其中所述损失函数包括分别与所述多个对象类别相关联的多个加权损失信号，其中所述加权损失信号中的每一个的权重至少部分地基于与相应损失信号相关联的所述对象类别包括在所述对象类别的子集内； 由所述计算系统至少部分地基于所述损失函数来调整所述机器学习的多类别对象分类模型的一个或多个参数； 其中： 所述加权损失信号中的每一个的所述权重是归一化值；以及 与被包括在所述对象类别的子集内的所述对象类别相关联的所述加权损失信号的权重大于与从所述对象类别的子集排除的所述对象类别相关联的所述加权损失信号的权重；以及 其中，与所述对象类别得子集相关联的对象类别注释的子集包括指示所述对象类别的子集中的对象类别的对象在所述图像数据中没有描绘的标签。

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谷歌有限责任公司，其通讯地址为：美国加利福尼亚州；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”。