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龙图腾网获悉杭州海康威视数字技术股份有限公司申请的专利图像分类模型的训练方法及装置和图像分类方法及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：CN120953735B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-27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：202511477276.3，技术领域涉及：G06V10/774；该发明授权图像分类模型的训练方法及装置和图像分类方法及装置是由蔡晓蕙设计研发完成，并于2025-10-16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及装置和图像分类方法及装置在说明书摘要公布了：本申请公开了图像分类模型的训练方法及装置和图像分类方法及装置，训练方法包括：将原始图像进行图像变换生成变换图像；在当前训练轮次中，在针对当前分组batch完成参数更新后，确定当前batch中的第一变换图像序列对应的原始图像是否为当前训练轮次的高概率噪声锚点；在当前训练轮次结束后，对于当前训练轮次的每个高概率噪声锚点，在同类别的所有原始图像和变换图像中选择高概率噪声图像；将当前训练轮次的高概率噪声锚点和高概率噪声图像及其对应的原始图像和所有变换图像在下一个训练轮次的损失权重设置为低于设定的权重阈值。应用本申请，能够提高图像分类模型对于标签噪声的鲁棒性，并提高图像分类处理的准确性。

本发明授权图像分类模型的训练方法及装置和图像分类方法及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，包括： 将原始图像进行多种类型的图像变换，生成对应的变换图像； 在每个训练轮次中，对所有所述原始图像和所述变换图像进行特征提取和分类预测，通过预测类别与标记类别的比较确定损失函数，进行所述图像分类模型的参数更新和各个类别的底库特征更新，直到满足训练结束条件； 其中，在任一当前训练轮次中，在针对当前分组batch完成参数更新后，该方法进一步包括：确定当前batch中对应第一原始图像的各个第一变换图像组成的第一变换图像序列，将所述第一变换图像序列的特征提取结果与所述各个类别的底库特征进行比较，若所述特征提取结果与同类别的底库特征的相似程度小于所述特征提取结果与不同类别的底库特征的相似程度、且所述第一变换图像序列的特征方差小于当前batch中同类别内除所述第一原始图像之外的其他原始图像对应的各个变换图像组成的其他变换图像序列的特征方差的均值，则确定所述第一变换图像对应的原始图像为当前训练轮次的高概率噪声锚点；所述第一原始图像为当前batch中的任一原始图像； 在所述任一当前训练轮次结束后，该方法进一步包括：对于当前训练轮次的每个高概率噪声锚点，在与其标记类别相同的所有原始图像和变换图像中，选择与所述高概率噪声锚点的特征距离小于第一距离阈值的图像作为当前训练轮次的高概率噪声图像；将所述当前训练轮次的高概率噪声锚点和高概率噪声图像及其对应的原始图像和所有变换图像在下一个训练轮次的损失权重设置为低于设定的权重阈值。

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