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龍圖騰網獲悉北京大學申請的專利圖像識別方法、模型訓練方法及裝置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：CN116385836B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-12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：202310422862.2，技術領域涉及：G06V10/774；該發明授權圖像識別方法、模型訓練方法及裝置是由節世博;鄧志鴻設計研發完成，并于2023-04-19向國家知識產權局提交的專利申請。

本圖像識別方法、模型訓練方法及裝置在說明書摘要公布了：本申請涉及一種圖像識別方法、模型訓練方法及裝置。方法包括：獲取待識別圖像和待識別圖像對應的識別任務；確定識別任務對應的目標卷積旁路和目標附加網絡單元，目標卷積旁路和目標附加網絡單元是根據識別任務對應的圖像樣本集訓練后生成的；將目標卷積旁路和目標附加網絡單元加載到預訓練模型中，生成識別任務對應的圖像識別模型；將待識別圖像輸入圖像識別模型中，并獲取圖像識別模型輸出的識別結果。通過該方式，針對不同的識別任務，僅需將不同的卷積旁路和附加網絡單元加載到預訓練模型上即可進行識別任務對應的圖像識別，相比于存儲識別任務對應的所有模型參數，有效減少了存儲開銷。

本發明授權圖像識別方法、模型訓練方法及裝置在權利要求書中公布了：1.一種圖像識別方法，其特征在于，所述方法包括： 獲取待識別圖像和所述待識別圖像對應的識別任務； 確定所述識別任務對應的目標卷積旁路和目標附加網絡單元，所述目標卷積旁路和所述目標附加網絡單元是根據所述識別任務對應的圖像樣本集訓練后生成的； 將所述目標卷積旁路和所述目標附加網絡單元加載到預訓練模型中，生成所述識別任務對應的圖像識別模型，所述預訓練模型包括至少一個自注意力單元和至少一個前饋神經網絡單元； 將所述待識別圖像輸入所述圖像識別模型中，并獲取所述圖像識別模型輸出的識別結果； 其中，所述將所述目標卷積旁路和所述目標附加單元加載到預訓練模型中，包括： 為所述預訓練模型中的每一個自注意力單元和每一個前饋神經網絡單元均添加一個目標卷積旁路；所述目標卷積旁路的輸入為所述目標卷積旁路對應的自注意力單元或前饋神經網絡單元的輸入；所述目標卷積旁路的輸出用于添加至所述目標卷積旁路對應的自注意力單元或前饋神經網絡單元的輸出上； 在所述預訓練模型中的目標位置添加所述目標附加網絡單元； 其中，所述預訓練模型的每一層的輸入為x1＝x0+MHSALNx0+ConvpassLNx0；所述預訓練模型的每一層的輸出為x2＝x1+FFNLNx1+ConvpassLNx1；x0為輸入數據，x2為輸出數據，x1為中間數據，MHSA為多頭自注意力機制，FFN為前饋神經網絡，LN為歸一化處理，Convpass為卷積旁路。

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