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龙图腾网恭喜广州小鹏自动驾驶科技有限公司申请的专利模型训练方法、图像识别方法、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：CN113887663B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-02-18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：202111257914.2，技术领域涉及：G06V10/82；该发明授权模型训练方法、图像识别方法、装置、设备及存储介质是由李品逸;刘嘉超;刘孟绅;胡宇;刘兰个川设计研发完成，并于2021-10-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本模型训练方法、图像识别方法、装置、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本申请实施例公开了一种模型训练方法、图像识别方法、装置、设备及存储介质，通过获取包括具有标记信息的多个样本图像的样本集，对样本集中的样本图像执行第一特征提取操作，得到第一图像特征；对属于同种类别的样本图像执行第二特征提取操作，得到与每种类别的样本图像分别对应的第二图像特征；基于第一图像特征、各第二图像特征以及标记信息对多任务学习模型进行训练，得到目标多任务学习模型，本申请的方案训练得到的目标多任务学习模型能够在兼顾硬件计算能力的同时具有较高的准确度。

本发明授权模型训练方法、图像识别方法、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：获取样本集，所述样本集中包括具有标记信息的多个样本图像，所述多个样本图像分别属于多种图像类别；对所述样本集中的样本图像执行第一特征提取操作，得到第一图像特征，所述第一图像特征为多种不同类别的样本图像的共有特征；对属于同种类别的样本图像执行第二特征提取操作，得到与每种类别的样本图像分别对应的第二图像特征；基于所述第一图像特征、各所述第二图像特征以及所述标记信息对多任务学习模型进行训练，得到目标多任务学习模型；其中，所述目标多任务学习模型包括第一特征提取网络、多个第二特征提取网络以及多个信息整合网络，且每个第二特征提取网络分别与一个信息整合网络对应，所述基于所述第一图像特征、各所述第二图像特征以及所述标记信息对多任务学习模型进行训练，得到目标多任务学习模型，包括：利用各所述信息整合网络对所述第一图像特征和该信息整合网络对应的第二特征提取网络提取到的第二图像特征进行处理，得到预测结果；根据各所述信息整合网络对应的预测结果和所述样本图像中的标记信息调整所述多任务学习模型的模型参数，得到目标多任务学习模型。

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