深圳先进技术研究院王蕊获国家专利权
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龙图腾网获悉深圳先进技术研究院申请的专利图像分类网络模型的训练方法、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：CN112949724B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-02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：202110249741.3，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权图像分类网络模型的训练方法、图像分类方法及相关设备是由王蕊;童学智;曲强;姜青山设计研发完成，并于2021-03-08向国家知识产权局提交的专利申请。
本图像分类网络模型的训练方法、图像分类方法及相关设备在说明书摘要公布了：本申请提供了一种图像分类网络模型训练方法、图像分类方法及相关设备。该图像分类网络模型训练方法包括：获取训练图像和外部知识库，外部知识库包括训练图像的真实类别标签；对外部知识库进行编码处理，得到类别距离矩阵；将训练图像及其真实类别标签和类别距离矩阵输入图像分类网络模型，得到训练图像的预测类别概率分布，其中，预测类别概率分布包括图像分类网络模型输出的预测类别标签与真实类别标签之间的差距概率；利用类别距离矩阵中真实类别标签与预测类别标签之间的深度距离以及预测类别概率分布计算目标损失函数；基于目标损失函数训练网络模型。本申请用以得到一种兼顾提高图像分类准确性及增强预测结果可解释性的图像分类网络模型。
本发明授权图像分类网络模型的训练方法、图像分类方法及相关设备在权利要求书中公布了：1.一种图像分类网络模型的训练方法，其特征在于，所述方法包括： 获取训练图像和外部知识库，所述外部知识库包括所述训练图像的真实类别标签，所述外部知识库为由多个类别标签构成的树状结构，所述树状结构中的每个节点表征类别标签； 对所述外部知识库进行编码处理，得到类别距离矩阵，所述类别距离矩阵表征所述外部知识库中任意两类别标签之间的语义距离； 将所述训练图像及其真实类别标签和所述类别距离矩阵输入所述图像分类网络模型，得到所述训练图像的预测类别概率分布，其中，所述预测类别概率分布包括所述图像分类网络模型输出的预测类别标签与所述真实类别标签之间的差距概率； 利用所述类别距离矩阵中所述真实类别标签与所述预测类别标签之间的深度距离以及所述预测类别概率分布计算目标损失函数； 基于所述目标损失函数训练所述图像分类网络模型。
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