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龙图腾网获悉平安科技(深圳)有限公司申请的专利图像分类模型训练与图像分类方法及相关设备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：CN116310561B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-15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：202310283273.0，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权图像分类模型训练与图像分类方法及相关设备是由盛建达;朱自翀;胡魁;徐玲玲;叶明;戴磊设计研发完成，并于2023-03-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本图像分类模型训练与图像分类方法及相关设备在说明书摘要公布了：本申请涉及深度学习技术领域，提供一种图像分类模型训练与图像分类方法及相关设备，通过将源域数据集与目标域数据集中的图片输入初始图像分类模型的初始特征提取网络，获得源域特征与目标域特征；将所述源域特征与所述目标域特征输入所述初始图像分类模型的初始分类器，利用所述初始分类器输出所述源域特征与所述目标域特征的分类结果；根据所述分类结果与预设的损失函数对所述初始图像分类模型进行优化，直至所述损失函数收敛至预设损失值，获得所述预设损失值对应的目标图像分类模型；并使用目标图像分类模型对待分类数据集进行分类。能够节省训练成本的同时提高图像分类的准确率。

本发明授权图像分类模型训练与图像分类方法及相关设备在权利要求书中公布了：1.一种图像分类模型训练方法，其特征在于，所述方法包括： 获取源域数据集与目标域数据集； 将源域数据集中的源域图片与目标域数据集中的目标域图片输入初始图像分类模型，基于所述初始图像分类模型的初始特征提取网络，对所述源域图片进行特征提取获得源域特征，以及对所述目标域图片进行特征提取获得目标域特征，包括：提取每张源域图片的源域关键点，并基于所述源域关键点生成每张源域图片的多个源域感兴趣区域；利用所述初始特征提取网络中的不同网络层提取每个所述源域感兴趣区域的源域分层特征，从所述源域分层特征中选择预设的层级对应的多个源域分层特征，所述多个源域分层特征包括第一源域分层特征和第二源域分层特征；基于预设的源域图卷积网络，构建每张源域图片的所有源域感兴趣区域的所有第一源域分层特征的源域初始化图卷积矩阵；基于所述源域初始化图卷积矩阵，对每张源域图片的所有源域感兴趣区域的所有第一源域分层特征进行预设次数的更新，获得目标第一源域分层特征，以及获取所述目标第一源域分层特征的源域注意力矩阵；利用全连接层将所述目标第一源域分层特征进行拼接，将全连接层拼接后的目标第一源域分层特征与所述第二源域分层特征进行拼接，获得所述源域特征； 将所述源域特征与所述目标域特征输入所述初始图像分类模型的初始分类器，利用所述初始分类器输出所述源域特征与所述目标域特征的分类结果； 根据所述分类结果与预设的损失函数对所述初始图像分类模型进行优化，直至所述损失函数收敛至预设损失值，获得所述预设损失值对应的目标图像分类模型。

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”。