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龙图腾网获悉浙江大华技术股份有限公司申请的专利图像分类模型的训练方法、图像分类方法和相关装置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：CN115861698B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-06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：202211582845.7，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权图像分类模型的训练方法、图像分类方法和相关装置是由朱睿;王康;熊宇鹏;陈波扬设计研发完成，并于2022-12-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本图像分类模型的训练方法、图像分类方法和相关装置在说明书摘要公布了：本申请公开了一种图像分类模型的训练方法、图像分类方法和相关装置，该方法包括：将多个源域的源域图像和目标域图像分别输入至编码器，以映射至同一特征空间，得到源域图像对应的源域特征和目标域图像对应的目标域特征；所有源域图像已标记，目标域图像的数量为多个且至少部分未标记；利用生成器对源域特征和目标域特征进行跨域重构，得到跨域重构图像，利用生成器对源域特征和目标域特征进行域内重构，得到域内重构图像，确定重构损失；利用分类器基于源域特征和目标域特征，为未标记的目标域图像设置训练标签并确定分类损失；基于重构损失和分类损失调整编码器、生成器和分类器的参数。上述方案，能够提高图像分类模型进行图像分类的准确率。

本发明授权图像分类模型的训练方法、图像分类方法和相关装置在权利要求书中公布了：1.一种图像分类模型的训练方法，其特征在于，所述方法包括： 将多个源域的源域图像和目标域图像分别输入至编码器，以使所述源域图像和所述目标域图像映射至同一特征空间，得到所述源域图像对应的源域特征和所述目标域图像对应的目标域特征；其中，所有所述源域图像已标记，所述目标域图像的数量为多个且至少部分未标记； 利用生成器对所述源域特征和目标域特征进行跨域重构，得到跨域重构图像，利用生成器对所述源域特征和目标域特征进行域内重构，得到域内重构图像，基于所述跨域重构图像、所述域内重构图像、所述源域图像和所述目标域图像，确定重构损失；其中，所述生成器包括源域生成器和目标域生成器，所述跨域重构图像基于以下步骤得到：利用所述源域生成器对所述目标域特征进行跨域重构，得到第一跨域源域重构图像，利用所述源域生成器对所述源域特征进行跨域重构，得到第一跨域目标域重构图像；利用所述目标域生成器对所述目标域特征进行跨域重构，得到第二跨域源域重构图像，利用所述目标域生成器对所述源域特征进行跨域重构，得到第二跨域目标域重构图像；其中，所述跨域重构图像包括所述第一跨域源域重构图像、所述第二跨域源域重构图像、所述第一跨域目标域重构图像和所述第二跨域目标域重构图像； 利用分类器基于所述源域特征和所述目标域特征，为未标记的目标域图像设置训练标签并确定所述训练标签的置信度，基于所述训练标签的置信度，确定分类损失； 基于所述重构损失和所述分类损失调整所述编码器、所述生成器和所述分类器的参数，得到训练后的图像分类模型。

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