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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模型的訓練方法、視頻分類方法、裝置及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：CN116563669B 。

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：202310539771.7，技術領域涉及：G06V10/774；該發明授權模型的訓練方法、視頻分類方法、裝置及設備是由崔東林;李濱伯設計研發完成，并于2023-05-12向國家知識產權局提交的專利申請。

本模型的訓練方法、視頻分類方法、裝置及設備在說明書摘要公布了：本公開提供了一種模型的訓練方法、視頻分類方法、裝置及設備，涉及人工智能技術領域，尤其涉及深度學習、視頻處理等技術領域。具體實現方案為：基于原始數據集對特征提取模型進行無監督訓練；其中，所述特征提取模型包括圖像編碼器和文本編碼器；基于標注數據集對訓練得到的特征提取模型進行有監督訓練；將所述原始數據集輸入有監督訓練得到的特征提取模型中，并根據圖像編碼器輸出的圖像特征和文本編碼器輸出的文本特征之間的相似度從所述原始數據集中篩選目標數據集；基于所述目標數據集對有監督訓練得到的特征提取模型再次進行無監督訓練，得到訓練好的特征提取模型。

本發明授權模型的訓練方法、視頻分類方法、裝置及設備在權利要求書中公布了：1.一種特征提取模型的訓練方法，包括： 基于原始數據集對特征提取模型進行無監督訓練；其中，所述原始數據集包括若干第一樣本視頻幀以及所述第一樣本視頻幀對應的文本說明，所述特征提取模型包括圖像編碼器和文本編碼器，所述圖像編碼器用于對所述第一樣本視頻幀進行編碼，得到對應的圖像特征，所述文本編碼器用于對所述文本說明進行編碼，得到對應的文本特征； 基于標注數據集對訓練得到的特征提取模型進行有監督訓練；其中，所述標注數據集包括第二樣本視頻幀、針對所述第二樣本視頻幀標注的圖像特征、所述第二樣本視頻幀對應的文本說明以及針對所述文本說明標注的文本特征； 將所述原始數據集輸入有監督訓練得到的特征提取模型中，并根據圖像編碼器輸出的圖像特征和文本編碼器輸出的文本特征之間的相似度從所述原始數據集中篩選目標數據集； 基于所述目標數據集對有監督訓練得到的特征提取模型再次進行無監督訓練，得到訓練好的特征提取模型； 所述根據圖像編碼器輸出的圖像特征和文本編碼器輸出的文本特征之間的相似度從所述原始數據集中篩選目標數據集，包括： 若圖像編碼器輸出的圖像特征和文本編碼器輸出的文本特征之間的相似度大于預設值，則將所述原始數據集中與所述圖像特征對應的第一樣本視頻幀以及與所述文本特征對應的文本說明確定為目標數據集； 或者， 對于圖像編碼器輸出的圖像特征和文本編碼器輸出的文本特征之間的相似度，按照從高到低進行排序； 選取排序靠前的預設數量的相似度對應的圖像特征和文本特征； 將所述原始數據集中與所述圖像特征對應的第一樣本視頻幀以及與所述文本特征對應的文本說明確定為目標數據集。

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