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龙图腾网获悉京东科技信息技术有限公司申请的专利识别模型的训练方法、装置、计算机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：CN114154575B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-24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：202111466387.6，技术领域涉及：G06V10/774；该发明授权识别模型的训练方法、装置、计算机设备及存储介质是由张阳;戴汉彬;石海林;王林芳;梅涛设计研发完成，并于2021-12-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本识别模型的训练方法、装置、计算机设备及存储介质在说明书摘要公布了：本公开提出一种识别模型的训练方法、装置、计算机设备及存储介质，该方法包括：获取初始教师识别模型和初始学生识别模型；从增量数据和存量数据之中采样得到正样本对和负样本对；根据正样本对和负样本对训练初始教师识别模型，以得到目标教师识别模型；根据正样本对、负样本对，以及目标教师识别模型训练初始学生识别模型，以得到目标识别模型。能够在有效地保持目标识别模型针对已有场景中的存量数据的识别准确性的同时，有效地提升目标识别模型在增量数据上的识别准确性，从而能够有效地提升目标识别模型的迭代训练效果，提升目标识别模型的识别性能，有效地拓展目标识别模型的识别应用场景。

本发明授权识别模型的训练方法、装置、计算机设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种识别模型的训练方法，其特征在于，所述方法包括： 获取初始教师识别模型和初始学生识别模型，其中，所述初始教师识别模型包括：第一教师识别子模型和第二教师识别子模型，所述第一教师识别子模型和所述第二教师识别子模型形成半孪生网络架构； 从增量数据和存量数据之中采样得到正样本对和负样本对，其中，所述正样本对包括：当前探测样本和当前参考样本，所述当前探测样本和所述当前参考样本的类别相同，所述负样本对包括：所述当前探测样本和历史参考样本，所述当前探测样本和历史参考样本的类别不相同；所述当前探测样本和所述当前参考样本指的是模型本次未迭代训练时的数据样本，所述历史参考样本指的是模型迭代训练时已使用的参考样本； 根据多次采样的参考样本形成参考组样本，所述多次采样的参考样本，是从所述当前参考样本和所述历史参考样本中采样得到的； 根据所述多次采样的探测样本形成探测组样本，所述多次采样的探测样本，是从多个所述当前探测样本中采样得到的； 将所述参考组样本输入至所述第一教师识别子模型中，以得到所述第一教师识别子模型输出的参考教师特征； 将所述探测组样本输入至所述第二教师识别子模型中，以得到所述第二教师识别子模型输出的探测教师特征； 根据所述参考教师特征和所述探测教师特征训练所述初始教师识别模型，以得到目标教师识别模型； 根据所述正样本对、所述负样本对，以及所述目标教师识别模型训练所述初始学生识别模型，以得到目标识别模型。

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