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龙图腾网获悉腾讯科技(北京)有限公司申请的专利图像识别方法、装置、设备及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：CN113569081B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-23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：202110105220.0，技术领域涉及：G06F16/583；该发明授权图像识别方法、装置、设备及存储介质是由郭卉设计研发完成，并于2021-01-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本图像识别方法、装置、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本申请公开了图像识别方法、装置、设备及存储介质，应用于计算机应用技术领域，该方法包括：通过训练后的神经网络模型，获取待识别图像在目标图像组中的匹配结果，目标图像组包括至少一个图像；训练后的神经网络模型是根据神经网络模型的总损失值训练得到的，总损失值由第一损失值和第二损失值确定，第一损失值通过神经网络模型对标注样本集群进行处理得到，第二损失值通过神经网络模型对无标注样本集群进行处理得到，标注样本集群包括一个或多个已标注的图像，无标注样本集群包括一个或多个未被标注的图像；若匹配结果指示目标图像组中存在与待识别图像匹配的目标图像，则输出目标图像，可以提高训练后的神经网络模型对图像识别的精准度。

本发明授权图像识别方法、装置、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种图像识别方法，其特征在于，所述方法包括： 获取待识别图像；通过训练后的神经网络模型，获取所述待识别图像在目标图像组中的匹配结果，所述目标图像组包括至少一个图像；所述训练后的神经网络模型是根据神经网络模型的总损失值训练得到的，所述总损失值由第一损失值和第二损失值确定，所述第一损失值通过所述神经网络模型对标注样本集群进行处理得到，所述第二损失值通过所述神经网络模型对无标注样本集群进行处理得到，所述标注样本集群包括一个或多个已标注的图像，所述无标注样本集群包括一个或多个未被标注的图像；其中，所述无标注样本集群包括多个第一样本对，各个所述第一样本对包括第二目标图像以及增强图像，所述第二目标图像为图像集群中的任一图像，所述增强图像为对所述第二目标图像进行图像增强处理后得到的图像；所述第二损失值是通过第二预设损失函数对各个采样特征值和各个增强特征值进行处理得到，所述各个采样特征值是通过所述神经网络模型对各个所述第二目标图像进行处理得到的，所述各个增强特征值是通过所述神经网络模型对各个所述增强图像进行处理得到的；所述标注样本集群包括多个正常标注三元组和多个困难标注三元组，所述第一损失值包括正常损失值和困难损失值；所述正常损失值是通过所述神经网络模型对各个正常标注三元组进行处理得到正常特征值，并通过第一预设损失函数对各个正常特征值进行处理得到的；所述困难损失值是通过所述神经网络模型对各个困难标注三元组进行处理得到困难特征值，并通过所述第一预设损失函数对各个困难特征值进行处理得到的； 若所述匹配结果指示所述目标图像组中存在与所述待识别图像匹配的目标图像，则输出所述目标图像。

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