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龙图腾网恭喜唯品会(广州)软件有限公司申请的专利基于多任务学习的图像检索方法、装置、设备和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：CN114282037B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-09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：202111580851.4，技术领域涉及：G06F16/583；该发明授权基于多任务学习的图像检索方法、装置、设备和介质是由朱蓓蓓;吕皖;贺华勇;蒋爱玲设计研发完成，并于2021-12-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多任务学习的图像检索方法、装置、设备和介质在说明书摘要公布了：本申请公开了一种基于多任务学习的图像检索方法、装置、设备和介质，涉及计算机技术领域。所述方法包括：获取输入的商品图像；对所述商品图像进行图像预处理，得到原始图和商品主体裁剪图；将所述原始图和所述商品主体裁剪图导入孪生神经网络中；根据所述原始图、所述商品主体裁剪图和所述商品图像的商品属性进行模型训练，得到训练后的图像模型；将所述训练后的图像模型部署至服务端，以输出所述商品图像的最终向量供图像向量相似性检索。本申请能够挖掘图像特征的同时结合商品属性，生成相似度特征向量，用于相关检索和推荐业务，更好地满足用户需求，提升平台竞争力。

本发明授权基于多任务学习的图像检索方法、装置、设备和介质在权利要求书中公布了：1.一种基于多任务学习的图像检索方法，其特征在于，包括：获取输入的商品图像；对所述商品图像进行图像预处理，得到原始图和商品主体裁剪图；将所述原始图和所述商品主体裁剪图导入孪生神经网络中；根据所述原始图、所述商品主体裁剪图和所述商品图像的商品属性进行模型训练，得到训练后的图像模型，所述商品属性包括商品的名称、商品的品牌、商品的适用人群和商品的适用季节中的至少一种；将所述训练后的图像模型部署至服务端，以输出所述商品图像的最终向量供图像向量相似性检索；其中，所述根据所述原始图、所述商品主体裁剪图和所述商品图像的商品属性进行模型训练，得到训练后的图像模型，包括如下步骤：向量生成步骤：根据所述原始图和所述商品主体裁剪图对应生成全图向量和裁剪图向量；特征交互步骤:对所述全图向量和所述裁剪图向量进行特征交互，得到特征向量；损失计算步骤：根据所述特征向量和所述商品图像的商品属性，通过损失函数计算损失，根据计算得到的所述损失进行反向传播，优化更新所述孪生神经网络中的各节点权重；重复向量生成步骤、特征交互步骤以及损失计算步骤，直至图像模型收敛，得到训练后的图像模型；所述损失计算步骤，具体包括：根据所述商品图像的商品属性通过至少一个第一损失函数计算多标签分类损失，以约束所述特征向量的向量空间；根据所述特征向量通过一个或多个第二损失函数计算度量距离损失，进一步扩大类间距离，缩小类内距离。

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