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龍圖騰網獲悉北京百度網訊科技有限公司申請的專利基于跨模態的圖像識別模型的訓練方法、裝置及電子設備獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN117635959B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-22發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202311609160.1，技術領域涉及：G06V10/40；該發明授權基于跨模態的圖像識別模型的訓練方法、裝置及電子設備是由楊馥魁設計研發完成，并于2023-11-28向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于跨模態的圖像識別模型的訓練方法、裝置及電子設備在說明書摘要公布了：本公開提供了一種基于跨模態的圖像識別模型的訓練方法、裝置及電子設備，涉及人工智能技術領域，尤其涉及計算機視覺、深度學習、大模型等技術領域。具體實現方案為：獲取待訓練圖像，確定待訓練圖像的多模態數據；多模態數據中包括文本特征向量和視覺特征向量，文本特征向量表征描述待訓練圖像中的對象的文本數據，視覺特征向量表征待訓練圖像中的對象；將待訓練圖像輸入至初始模型，得到待訓練圖像的待訓練特征向量；待訓練特征向量表征待訓練圖像中的對象；根據待訓練特征向量和多模態數據，訓練初始模型，得到圖像識別模型；圖像識別模型用于對圖像中的對象進行識別。

本發明授權基于跨模態的圖像識別模型的訓練方法、裝置及電子設備在權利要求書中公布了：1.一種基于跨模態的圖像識別模型的訓練方法，包括： 獲取待訓練圖像，通過第一模型確定所述待訓練圖像的多模態數據；其中，所述多模態數據中包括文本特征向量和視覺特征向量，所述文本特征向量表征描述待訓練圖像中的對象的文本數據，所述視覺特征向量表征待訓練圖像中的對象； 將所述待訓練圖像輸入至初始模型中，得到所述待訓練圖像對應的待訓練特征向量；其中，所述待訓練特征向量表征待訓練圖像中的對象，所述第一模型和所述初始模型不同； 將所述待訓練特征向量和所述多模態數據匹配，對所述初始模型進行訓練，得到訓練完成的圖像識別模型；其中，所述圖像識別模型用于對圖像中的對象進行識別； 將所述待訓練特征向量和所述多模態數據匹配，對所述初始模型進行訓練，得到訓練完成的圖像識別模型，包括： 將所述文本特征數據與所述待訓練數據進行對比匹配，以及將所述視覺特征數據與所述待訓練數據進行對比匹配，基于預設的損失函數，確定訓練損失值； 根據所述訓練損失值，基于預設的反向傳播算法，對所述初始模型進行訓練，得到訓練完成的圖像識別模型。

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