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龙图腾网恭喜北京奇艺世纪科技有限公司申请的专利图像识别模型的训练方法、图像识别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：CN114638304B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-23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：202210270415.5，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权图像识别模型的训练方法、图像识别方法及装置是由毕泊设计研发完成，并于2022-03-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本图像识别模型的训练方法、图像识别方法及装置在说明书摘要公布了：本发明实施例提供了一种图像识别模型的训练方法、图像识别方法及装置，涉及图像识别技术领域。该训练方法包括：获取训练样本数据集，所述训练样本数据集中包括多个训练样本；对每个所述训练样本进行显著性目标检测，并基于获得的显著性目标检测结果，获取每个所述训练样本对应的目标特征数据；所述目标特征数据用于表征所述训练样本的画面结构信息；根据所述训练样本的目标特征数据，训练得到所述图像识别模型。该训练方法得到的图像识别模型不仅能识别出目标图像，还能识别出与目标图像的结构相似的图像，大幅度提升了目标图像的召回效果，能够减少对非目标图像的误检。

本发明授权图像识别模型的训练方法、图像识别方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种图像识别模型的训练方法，其特征在于，包括：获取训练样本数据集，所述训练样本数据集中包括多个训练样本；分别对每个所述训练样本进行显著性目标检测，并基于获得的显著性目标检测结果，获取每个所述训练样本的目标特征数据，所述目标特征数据用于表征所述训练样本的画面结构信息；根据所述多个训练样本的目标特征数据，训练得到所述图像识别模型；所述分别对每个所述训练样本进行显著性目标检测，并基于获得的显著性目标检测结果，获取每个所述训练样本的目标特征数据包括：针对每一训练样本，利用预构建的显著性目标检测模型对所述训练样本进行显著性目标检测，确定所述训练样本的显著性区域，将所述显著性区域保存为显著性图像；将所述训练样本输入预构建的特征提取模型，获得所述预构建的特征提取模型的输出结果，将所述输出结果作为所述训练样本的第一特征数据；将所述显著性图像输入所述预构建的特征提取模型，获得所述预构建的特征提取模型的输出结果，将所述输出结果作为所述显著性图像的第二特征数据；融合所述第一特征数据和所述第二特征数据，获得所述训练样本的目标特征数据。

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