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龍圖騰網獲悉北京搜狐新動力信息技術有限公司申請的專利一種圖像多標簽分類的方法、裝置及相關產品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：CN115147666B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-09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：202210982882.0，技術領域涉及：G06V10/764；該發明授權一種圖像多標簽分類的方法、裝置及相關產品是由蔡振宇;王龍滔設計研發完成，并于2022-08-16向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種圖像多標簽分類的方法、裝置及相關產品在說明書摘要公布了：本申請提供了一種圖像多標簽分類的方法、裝置及相關產品，可應用于圖像處理領域。該方法包括：首先獲取待分類圖像，然后將待分類圖像輸入至網絡輸出層為預設激活函數的預設的第一分類模型，獲得待分類圖像的至少一個標簽。其中，預設激活函數為基于標簽聯合分布的函數，且訓練樣本為部分標簽樣本。如此，在訓練過程中，充分考慮標簽之間的關聯關系，且可以排除因標簽標注偏差導致模型出現過度擬合問題，提升了圖像多標簽分類的分類準確度。

本發明授權一種圖像多標簽分類的方法、裝置及相關產品在權利要求書中公布了：1.一種圖像多標簽分類的方法，其特征在于，所述方法包括： 獲取待分類圖像； 將所述待分類圖像輸入預設的第一分類模型，獲得所述待分類圖像的至少一個標簽；所述一個標簽用于表示圖像的一個內容屬性； 其中，所述預設的第一分類模型用于識別圖像并進行多標簽分類；所述預設的第一分類模型的網絡輸出層采用基于標簽聯合分布的預設激活函數；所述預設的第一分類模型的損失函數為第一損失函數；所述第一損失函數與部分標簽樣本的樣本標簽比值相關；所述樣本標簽比值為樣本中訓練的標簽個數占實際標簽總個數的比；所述第一損失函數的獲取方式包括：根據預設的樣本標簽比值與樣本權重的映射關系，確定所述部分標簽樣本的第一權重；利用確定的所述第一權重對部分標簽樣本的第二損失函數進行加權平均處理，得到第三損失函數；將第二權重和所述第三損失函數的積與第四損失函數相加，獲得第一損失函數；所述第二權重用于表述訓練樣本集的損失對最終損失的貢獻程度； 所述預設的第一分類模型通過部分標簽樣本訓練獲得的；所述部分標簽樣本為訓練的標簽個數少于實際標簽總個數的樣本。

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