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龙图腾网恭喜平安科技(深圳)有限公司申请的专利模型的训练方法、图像描述生成方法和装置、设备、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：CN114723996B 。

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：202210416785.5，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权模型的训练方法、图像描述生成方法和装置、设备、介质是由舒畅;陈又新设计研发完成，并于2022-04-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本模型的训练方法、图像描述生成方法和装置、设备、介质在说明书摘要公布了：本申请实施例提供了一种模型的训练方法、图像描述生成方法和装置、设备、介质，属于人工智能技术领域。该方法包括：获取样本图像；对样本图像进行目标检测，得到样本图像类别标签；通过预设的参考状态因子对样本图像类别标签进行编码处理，得到目标类别标签序列；遍历预设的图像描述语料库，对目标类别标签序列进行解码处理，得到伪描述文本；根据样本图像和伪描述文本构建样本特征对；根据样本特征对对预设的神经网络模型进行训练，得到图像描述生成模型，图像描述生成模型用于生成目标图像描述文本。本申请实施例能够提高模型的训练效果。

本发明授权模型的训练方法、图像描述生成方法和装置、设备、介质在权利要求书中公布了：1.一种模型的训练方法，其特征在于，所述方法包括：获取样本图像；基于预设的目标检测模型对所述样本图像进行目标检测，得到样本图像类别标签，所述目标检测模型包括卷积层、RPN层、RoIpooling层和全连接层；通过预设的参考状态因子对所述样本图像类别标签进行编码处理，得到目标类别标签序列；遍历预设的图像描述语料库，对所述目标类别标签序列进行解码处理，得到伪描述文本；根据所述样本图像和所述伪描述文本构建样本特征对；根据所述样本特征对对预设的神经网络模型进行训练，得到图像描述生成模型，所述图像描述生成模型用于生成目标图像描述文本；所述基于预设的目标检测模型对所述样本图像进行目标检测，得到样本图像类别标签，包括：通过所述卷积层对所述样本图像进行特征提取，得到样本特征图；通过所述RPN层和预设的坐标信息对所述样本特征图进行目标检测，将样本特征图中每一预设图像锚框的中心点作为图像锚点，通过RPN层的分类函数对图像锚点进行分类，得到标签图像特征，对标签图像特征进行边框回归预测，得到图像锚点的偏移量，根据偏移量和标签图像特征进行目标定位，得到初始检测框；其中，所述坐标信息用于指示样本特征图中每一预设图像锚框的高度、宽度、以及预设图像锚框的中心点的横纵坐标；通过所述RoIpooling层在样本特征图上确定初始检测框对应的特征，将特征维度设置为定值，通过线性回归学习坐标信息中的坐标参数，得到图像目标检测框，并根据所述RoIpooling层的预设缩放参数对所述样本特征图和图像目标检测框进行特征融合处理，得到样本融合特征图；通过所述全连接层的预测函数和预设图像类别标签对所述样本融合特征图上每一特征点进行分类概率计算，得到每一特征点的分类概率值，并根据每一特征点的分类概率值对每个预设图像类别标签的分类概率值进行统计，选取分类概率值处于前十位的预设图像类别标签作为样本图像类别标签；所述遍历预设的图像描述语料库，对所述目标类别标签序列进行解码处理，得到伪描述文本，包括：通过预设的预测函数对目标类别标签序列进行分布概率计算，得到分布概率值；在每一时刻的单词生成过程中，遍历图像描述语料库和目标类别标签序列的当前状态，通过状态转移函数更新输出的词汇序列，将每一次解码得到的分布概率值最高的若干个词段添加至生成词汇序列中，通过多次循环迭代，输出样本图像对应的伪描述文本。

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