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龙图腾网获悉东软睿驰汽车技术(沈阳)有限公司申请的专利模型训练方法、装置、电子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：CN117689977B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-07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：202311619607.3，技术领域涉及：G06V10/774；该发明授权模型训练方法、装置、电子设备及存储介质是由刘威;胡骏;程帅;王卢阳;聂冀玮设计研发完成，并于2023-11-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本模型训练方法、装置、电子设备及存储介质在说明书摘要公布了：提供了一种模型训练方法、装置、电子设备及存储介质，方法包括：利用第一特征提取模型得到第一图像对应的第一局部特征信息和第一全局特征信息，以及第二图像对应的第二局部特征信息和第二全局特征信息，利用第二特征提取模型得到第一图像对应的第三全局特征信息，以及第二图像对应的第四全局特征信息；通过多头交叉注意力网络单元进行融合，得到第一目标特征信息和第二目标特征信息；确定第一目标特征信息和第二目标特征信息之间的第一相似度，以及第三全局特征信息和第四全局特征信息之间的第二相似度；确定第一损失信息和第二损失信息并对初始双分支网络进行训练，得到第二特征提取模型对应的目标特征提取模型，本公开提高了模型的泛化能力。

本发明授权模型训练方法、装置、电子设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种模型训练方法，其特征在于，包括： 获取训练图像集和预设的初始双分支网络中的第一特征提取模型和第二特征提取模型，其中，所述训练图像集中包括至少一个训练图像对，所述至少一个训练图像对中的各训练图像对包括第一图像、第二图像以及预先设置的所述第一图像与所述第二图像的目标相似度； 针对所述各训练图像对，利用所述第一特征提取模型对所述训练图像对中的第一图像和第二图像分别进行特征提取，以得到所述第一图像对应的第一局部特征信息和第一全局特征信息，以及所述第二图像对应的第二局部特征信息和第二全局特征信息，以及，利用所述第二特征提取模型对所述第一图像和所述第二图像分别进行特征提取，以得到所述第一图像对应的第三全局特征信息，以及所述第二图像对应的第四全局特征信息； 通过所述初始双分支网络中的多头交叉注意力网络单元对所述第一全局特征信息和所述第二局部特征信息进行融合，得到所述第一图像对应的第一目标特征信息，以及通过所述多头交叉注意力网络单元对所述第二全局特征信息与所述第一局部特征信息进行融合，得到所述第二图像对应的第二目标特征信息，所述第一目标特征信息用于表征所述第一图像对应的增强全局特征，所述第二目标特征信息用于表征所述第二图像对应的增强全局特征； 通过所述初始双分支网络中的第一相似度计算单元确定所述第一目标特征信息和所述第二目标特征信息之间的第一相似度，以及，通过所述初始双分支网络中的第二相似度计算单元确定所述第三全局特征信息和所述第四全局特征信息之间的第二相似度； 以所述第一相似度作为预测值，所述第二相似度作为真实值，确定第一损失信息，以及，以所述第二相似度作为预测值，所述目标相似度作为真实值，确定第二损失信息； 基于所述第一损失信息和所述第二损失信息对所述初始双分支网络进行训练，以得到训练后的目标双分支网络，进而得到所述第二特征提取模型对应的训练后的目标特征提取模型，所述目标特征提取模型用于对待处理图像进行特征提取。

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