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龙图腾网获悉北京百度网讯科技有限公司申请的专利多属性识别及模型训练方法、装置、设备和存储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：CN116129214B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-22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：202211643339.4，技术领域涉及：G06V10/774；该发明授权多属性识别及模型训练方法、装置、设备和存储介质是由许晓文;李源;党旗;武星明;聂磊设计研发完成，并于2022-12-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本多属性识别及模型训练方法、装置、设备和存储介质在说明书摘要公布了：本公开提供了一种多属性识别及模型训练方法、装置、设备和存储介质，涉及人工智能技术领域，具体涉及图像处理、深度学习、计算机视觉等技术领域。多属性识别模型的训练方法包括：获取训练数据，所述训练数据包括：多组图像样本；采用主干网络，对图像样本进行处理，以获得图像特征；采用多个分支网络中的目标分支网络，对目标属性信息对应的图像特征进行处理，以获得所述目标属性信息的预测值；基于所述目标属性信息的预测值，构建总损失函数；基于所述总损失函数，调整所述主干网络的模型参数和所述分支网络的模型参数中的至少一项，直至达到预设条件。本公开可以低成本且高效率地获得准确度较高的多属性识别结果。

本发明授权多属性识别及模型训练方法、装置、设备和存储介质在权利要求书中公布了：1.一种多属性识别模型的训练方法，所述模型包括主干网络和多个分支网络，所述多个分支网络与多个属性信息一一对应，所述方法包括： 获取训练数据，所述训练数据包括：多组图像样本，所述多组图像样本与所述多个属性信息一一对应； 采用所述主干网络，对所述图像样本进行处理，以获得所述图像样本的图像特征； 采用所述多个分支网络中的目标分支网络，对目标属性信息对应的图像特征进行处理，以获得所述目标属性信息的预测值；其中，所述目标属性信息是所述目标分支网络对应的属性信息； 基于所述目标属性信息的预测值，构建总损失函数； 基于所述总损失函数，调整所述主干网络的模型参数和所述分支网络的模型参数中的至少一项，直至达到预设条件； 所述多个分支网络包括：存量分支网络和增量分支网络，所述增量分支网络是待训练的分支网络，所述存量分支网络和所述主干网络是历史已训练的，且具有历史模型参数； 所述基于所述总损失函数，调整所述主干网络的模型参数和所述分支网络的模型参数中的至少一项，直至达到预设条件，包括： 在第一阶段，保持所述主干网络的历史模型参数和所述存量分支网络的历史模型参数不变，基于所述第一阶段的总损失函数，调整所述增量分支网络的模型参数，直至达到所述第一阶段的预设条件，以获得所述增量分支网络的局部模型参数； 在第二阶段，基于所述第二阶段的总损失函数，调整所述主干网络的历史模型参数、所述存量分支网络的历史模型参数，以及所述增量分支网络的局部模型参数，直至达到所述第二阶段的预设条件； 所述预设条件包括满足预设的收敛条件，所述收敛条件包括前一轮的损失函数与当前轮的损失函数的差值的绝对值小于预设值，所述第一阶段和所述第二阶段的所述预设值相同或不同； 增量训练数据和存量训练数据的分布差别大。

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