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龙图腾网恭喜盛视科技股份有限公司申请的专利垃圾分类模型训练方法、分类方法、装置及可读存储介质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：CN114445637B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-07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：202111627826.7，技术领域涉及：G06V10/40；该发明授权垃圾分类模型训练方法、分类方法、装置及可读存储介质是由李晓凯;朱光强;王和平;欧阳一村;邓奇宝;罗富章设计研发完成，并于2021-12-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本垃圾分类模型训练方法、分类方法、装置及可读存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种垃圾分类模型训练方法、分类方法、装置及可读存储介质，涉及人工智能技术。所述垃圾分类模型训练方法包括：获取关联垃圾的图像数据；构建映射以得到第一数据集；将第一数据集输入深度卷积神经网络进行训练以构建预训练模型；制作第二数据集；将第一数据集与第二数据集按预设比例进行权值共享生成特征图，特征图包括第三数据集、第四数据集；将第四数据集输入残差网络分支中得到第一输出；将第三数据集、第四数据集分别输入普通网络分支中得到第二输出、第三输出；将第一输出和第二输出相加并输入第一分类器，将第三输出输入第二分类器；经迭代直至网络收敛得到垃圾分类模型。本发明可兼顾人工分类成本和机器对垃圾分类的准确度。

本发明授权垃圾分类模型训练方法、分类方法、装置及可读存储介质在权利要求书中公布了：1.一种垃圾分类模型训练方法，其特征在于，所述方法包括：获取关联垃圾的图像数据；从所述图像数据中获取部分图像数据并构建映射以得到第一数据集，其中，所述第一数据集包括所述部分图像数据中的多个第一样本及与相应的所述第一样本对应的第一标签；将所述第一数据集输入深度卷积神经网络进行训练以构建预训练模型；利用所述图像数据中的另一部分图像数据制作第二数据集，所述第二数据集包括所述另一部分图像数据中的多个第二样本及将各个所述第二样本输入所述预训练模型输出得到的各个第二标签；将所述第一数据集与所述第二数据集按预设比例进行权值共享以生成特征图，所述特征图包括与所述第一数据集对应的第三数据集、与所述第二数据集对应的第四数据集；将所述第四数据集输入残差网络分支中以得到第一输出；将所述第三数据集、所述第四数据集分别输入普通网络分支中以得到对应所述第三数据集的第二输出、对应所述第四数据集的第三输出；所述普通网络分支至少包括以下中的一种或多种：LeNet-5、AlexNet及VGGNet；将所述第一输出和所述第二输出相加并输入第一分类器，将所述第三输出输入第二分类器；其中，所述第一分类器和所述第二分类器的损失函数均采用交叉熵损失函数；经迭代直至网络收敛以得到训练好的垃圾分类模型。

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