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龙图腾网获悉微梦创科网络科技(中国)有限公司申请的专利模型训练方法、图像分类方法、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：CN115761397B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-25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：202211334892.X，技术领域涉及：G06V10/774；该发明授权模型训练方法、图像分类方法、装置、设备及存储介质是由梁清华;傅陈钦;周鑫设计研发完成，并于2022-10-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本模型训练方法、图像分类方法、装置、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本申请涉及一种模型训练方法、图像分类方法、装置、设备及存储介质，涉及图像处理技术领域。该方法包括：获取训练样本；对训练样本中样本图像分别进行第一随机变换，获得第一变换图像集；对训练样本中的第一样本图像、以及第二样本图像对应的相同类别图像分别进行第二随机变换，获得第二变换图像集；将第一变换图像集与第二变换图像集中的变换图像分别输入到特征提取模型中，获得第一特征向量组与第二特征向量组；基于第一特征向量组与第二特征向量组，对特征提取模型的模型参数进行更新；重复上述过程，对特征提取模型进行迭代训练，得到训练好的特征提取模型。通过上述方法，可以提高特征提取模型提取特征向量的准确性以及图像分类的准确性。

本发明授权模型训练方法、图像分类方法、装置、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，所述方法包括： 获取训练样本，所述训练样本中包含n个第一样本图像，m个第二样本图像；所述第二样本图像具有图像类别标签；m，n为正整数； 对所述训练样本中的m+n个样本图像分别进行第一随机变换，获得第一变换图像集； 对所述训练样本中的n个所述第一样本图像、以及m个所述第二样本图像各自对应的相同类别图像分别进行第二随机变换，获得第二变换图像集；所述第二样本图像对应的相同类别图像是与所述第二样本图像具有相同的所述图像类别标签的图像； 将所述第一变换图像集中的第一变换图像与所述第二变换图像集中的第二变换图像分别输入到待训练的特征提取模型中，获得待训练的所述特征提取模型分别输出的第一特征向量组与第二特征向量组；所述第一特征向量组中包含各个所述第一变换图像的特征向量，所述第二特征向量组中包含各个所述第二变换图像的特征向量； 基于所述第一特征向量组与所述第二特征向量组，对待训练的所述特征提取模型的模型参数进行更新； 重复上述过程，对待训练的所述特征提取模型进行迭代训练，得到训练好的所述特征提取模型。

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