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龙图腾网获悉鱼快创领智能科技(南京)有限公司申请的专利一种基于深度学习神经网络的物体相似识别方法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：CN116486114B 。

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：202310481041.6，技术领域涉及：G06V10/74；该发明授权一种基于深度学习神经网络的物体相似识别方法是由孙熙玮设计研发完成，并于2023-04-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习神经网络的物体相似识别方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于深度学习神经网络的物体相似识别方法S10：采集预训练物品图片，并按照类别进行目录分门别类存储；S20：构建物体相似识别模型，针对某类物品样本进行第一阶段的物体相似识别模型训练和评估；S30：对生成的第一阶段的物体相似识别模型进行模型量化优化，并构建第二阶段的物体相似识别模型；S40：物体相似识别模型预测；本发明能够实现小样本识别的算法支撑，可以物品分类相似识别和物品个体相似识别场景用途，方便快捷对接到检测和分类两大物体识别场景，实现高效的在多个业务场景进行迁移学习，减小预测计算量和模型体积便于模型加速运行，保证本发明生成的模型方法可以在多个地方部署推理。

本发明授权一种基于深度学习神经网络的物体相似识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习神经网络的物体相似识别方法，其特征在于：包括以下步骤： S10：采集预训练物品图片，并按照类别进行目录分门别类存储； 将采集预训练物品图片分为物品分类相似和物品个体相似两个层级进行存储； S20：构建物体相似识别模型，针对某类物品样本进行第一阶段的物体相似识别模型训练和评估； 获取预训练PP-LCNetV2模型和预训练参数，将PP-LCNetV2作为物体识别主干模型，将模型网络层次中最后的全连接层去除，添加多层全连接层softmax，针对某类物品样本进行第一阶段的物体相似识别模型训练和评估； S201：获取预训练PP-LCNetV2模型和预训练参数； S202：以PP-LCNetV2模型网络去除层次中最后的FC全连接层的模型网络作为物体相似识别模型的backbone主干网络； S203：添加多层全连接层softmax，作为物体相似识别模型的head预测头网络，构成物体相似识别模型； S204：采用S10预处理后的训练数据，针对物体相似识别模型进行深度神经网络训练和评估，生成第一阶段的物体相似识别模型； S30：对生成的第一阶段的物体相似识别模型进行模型量化优化，并构建第二阶段的物体相似识别模型； 将第一阶段的物体相似识别模型从float32格式转换成int8格式，减小计算量和模型体积，opt工具构建第二阶段的物体相似识别模型； S301：压缩第一阶段的物体相似识别模型； 在paddleslim框架下，配置config文件中模型路径、蒸馏、量化和训练参数；第一阶段的物体相似识别模型调用接口paddleslim.auto_compression.AutoCompression对第一阶段的物体相似识别模型进行量化和蒸馏； S302：优化压缩后的模型，输出第二阶段的物体相似识别模型； 使用模型优化opt工具来完成优化步骤，输出一个轻量的、最优的可执行模型； S40：物体相似识别模型预测； 采用夹角余弦距离来衡量不同物体针对第二阶段的物体相似识别模型输出的128维向量方向的差异，从而识别同类物品中的不同物体样本的相似差异。

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