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龙图腾网恭喜浙江医准智能科技有限公司申请的专利图像分类模型的训练方法、装置、电子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：CN115082742B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-29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：202210920449.4，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权图像分类模型的训练方法、装置、电子设备及存储介质是由丁佳;李小星;马璐;吕晨翀设计研发完成，并于2022-08-02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、装置、电子设备及存储介质在说明书摘要公布了：本公开提供了一种图像分类模型的训练方法、装置、电子设备及存储介质，包括：获取目标对象对应的横切图像和纵切图像所对应的视觉特征；基于图像分类模型包括的图间变换器，将所述视觉特征映射至第一属性图包括的各目标节点，确定各目标节点的属性特征的预测概率；基于图像分类模型包括的图内变换器，对所述分类图中各分类节点进行特征融合，确定各分类节点对应的分类预测概率；基于所述各目标节点的属性特征的预测概率，以及各目标节点的属性特征的标签确认第一子损失；基于所述各分类节点对应的分类预测概率，以及所述目标对象的分类标签确认第二子损失；基于所述第一子损失和所述第二子损失调整所述图像分类模型的参数。

本发明授权图像分类模型的训练方法、装置、电子设备及存储介质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：获取目标对象对应的横切图像和纵切图像所对应的视觉特征；基于图像分类模型包括的图间变换器，将所述视觉特征映射至第一属性图包括的各目标节点，确定各目标节点的属性特征的预测概率；其中，所述第一属性图中包括的目标节点的个数与所述目标对象包含的属性特征的数量相同；基于所述图间变换器将所述第一属性图包括的各目标节点映射至分类图包括的各分类节点；基于图像分类模型包括的图内变换器，对所述分类图中各分类节点进行特征融合，确定各分类节点对应的分类预测概率；基于所述各目标节点的属性特征的预测概率，以及各目标节点的属性特征的标签确认第一子损失；基于所述各分类节点对应的分类预测概率，以及所述目标对象的分类标签确认第二子损失；基于所述第一子损失和所述第二子损失调整所述图像分类模型的参数。

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