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龙图腾网恭喜北京三快在线科技有限公司申请的专利图像识别模型训练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：CN112699893B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-21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：202110033686.4，技术领域涉及：G06V10/26；该发明授权图像识别模型训练方法及装置是由范铭源;赖申其;黄君实;罗钧峰;魏晓明;张珂;苏金明设计研发完成，并于2021-01-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本图像识别模型训练方法及装置在说明书摘要公布了：本公开提供了一种图像识别模型训练方法及装置。所述方法包括：将样本数据输入至预训练的图像识别模型；调用深层特征处理层对所述图像进行处理，得到图像对应的深层特征信息；调用细节特征引导层根据图像真值对图像进行处理，得到图像对应的细节特征值，并根据细节特征值确定细节特征引导层对应的细节损失值；在细节损失值处于第一预设范围内的情况下，将深层特征信息和细节特征值进行融合处理，得到图像对应的预测分类结果；根据初始分类结果和预测分类结果，计算得到图像识别模型的损失值；在损失值处于第二预设范围内的情况下，将训练后的图像识别模型作为目标图像识别模型。本公开可以使得网络能够更充分的编码空间信息，在提升语义分割性能的同时，不会引入额外的计算量消耗，更不会影响模型的推理速度。

本发明授权图像识别模型训练方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种图像识别模型训练方法，其特征在于，包括：将样本数据输入至预训练的图像识别模型；其中，所述样本数据包括图像、所述图像对应的图像真值和所述图像对应的初始分类结果，所述图像识别模型包括深层特征处理层和细节特征引导层，其中，所述细节特征引导层仅应用于所述图像识别模型的训练阶段；调用所述深层特征处理层对所述图像进行处理，得到所述图像对应的深层特征信息；调用所述细节特征引导层根据所述图像真值对所述图像进行处理，得到所述图像对应的细节特征值，并根据所述细节特征值确定所述细节特征引导层对应的细节损失值；在所述细节损失值处于第一预设范围内的情况下，将所述深层特征信息和所述细节特征值进行融合处理，得到所述图像对应的预测分类结果；根据所述初始分类结果和所述预测分类结果，计算得到所述图像识别模型的损失值；在所述损失值处于第二预设范围内的情况下，将训练后的图像识别模型作为目标图像识别模型。

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