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龙图腾网获悉深圳臻合智造生物科技有限公司;厦门大学附属第一医院(厦门市第一医院、厦门市红十字会医院、厦门市糖尿病研究所)申请的专利一种特征提取模型训练方法、任务处理方法、设备及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：CN121010854B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-27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：202511536584.9，技术领域涉及：G06V10/774；该发明授权一种特征提取模型训练方法、任务处理方法、设备及介质是由夏璐;连加辨;王国浩;王占祥设计研发完成，并于2025-10-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种特征提取模型训练方法、任务处理方法、设备及介质在说明书摘要公布了：本发明涉及图像处理技术领域，具体是涉及一种特征提取模型训练方法、任务处理方法、设备及介质。本发明用特征伪标签替代了手工标注的特征标签，能够避免手工标特征标签的差异性，而且特征伪标签是基于具备特征提取能力的两个预训练模型提取的特征生成的，使得特征伪标签更加接近样本图像的真实特征标签，因此本发明使用特征伪标签训练主模型，能够提高模型训练精度。

本发明授权一种特征提取模型训练方法、任务处理方法、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种特征提取模型训练方法，其特征在于，包括： 采用主模型提取样本图像的第一特征，采用辅助模型提取所述样本图像的第二特征，并基于所述第一特征和所述第二特征，确定所述主模型相对所述辅助模型的特征提取稳定性； 以所述特征提取稳定性构建训练终止条件，迭代同步训练所述主模型和所述辅助模型，得到预训练的所述主模型和预训练的所述辅助模型； 采用预训练的所述主模型再次提取所述样本图像的特征，得到第一新特征，采用预训练的所述辅助模型再次提取所述样本图像的特征，得到第二新特征，并基于所述第一新特征和所述第二新特征，得到所述样本图像的特征伪标签，基于所述特征伪标签继续训练预训练之后的所述主模型，得到特征提取模型； 基于所述第一特征和所述第二特征，确定所述主模型相对所述辅助模型的特征提取稳定性，包括： 对所述第一特征进行聚类计算，得到第一聚类结果； 对所述第二特征进行聚类计算，得到第二聚类结果； 从所述样本图像中筛选出所述第一聚类结果所包含的同一个簇所对应的图像，记为同簇图像；依据所述第一聚类结果所包含的同一个簇与所述同簇图像在所述第二聚类结果中所对应的簇之间的差异性，得到所述第一聚类结果的簇被所述辅助模型交叉分配的概率，记为交叉分配概率； 依据所述交叉分配概率，确定所述第一聚类结果的簇所对应的条件熵； 依据所述条件熵，确定所述主模型相对所述辅助模型的特征提取稳定性。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人深圳臻合智造生物科技有限公司;厦门大学附属第一医院(厦门市第一医院、厦门市红十字会医院、厦门市糖尿病研究所)，其通讯地址为：518129 广东省深圳市光明区凤凰街道塘尾社区恒泰裕大厦3栋3A-1201；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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