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龙图腾网恭喜每平每屋(上海)科技有限公司申请的专利特征提取模型训练、材质贴图处理方法、装置及电子设备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：CN114926832B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-13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：202210524910.4，技术领域涉及：G06V20/64；该发明授权特征提取模型训练、材质贴图处理方法、装置及电子设备是由唐立军;唐忠樑设计研发完成，并于2022-05-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本特征提取模型训练、材质贴图处理方法、装置及电子设备在说明书摘要公布了：本申请提供一种特征提取模型训练、材质贴图处理方法、装置及电子设备。特征提取模型训练方法包括：获取初始样本数据集，初始样本数据集包括：至少一个样本数据，每个样本数据包括：一个样本材质贴图，以及，该样本材质贴图的用于表征该样本材质贴图所属的材质类型的硬标签；将初始样本数据集中样本材质贴图的硬标签转换为与样本材质贴图的样本层级聚类结果相关的软标签，得到训练样本数据集；软标签用于表征样本材质贴图属于每种材质类型的概率；样本层级聚类结果包括：颜色结果和或纹理聚类结果；使用训练样本数据集训练神经网络模型，得到特征提取模型，特征提取模型用于提取图像的材质特征。本申请提高了材质贴图处理的效率和准确性。

本发明授权特征提取模型训练、材质贴图处理方法、装置及电子设备在权利要求书中公布了：1.一种特征提取模型训练方法，其特征在于，所述方法包括： 获取初始样本数据集，所述初始样本数据集包括：至少一个样本数据，每个样本数据包括：一个样本材质贴图，以及，该样本材质贴图的硬标签；所述硬标签用于表征该样本材质贴图所属的材质类型； 将所述初始样本数据集中样本材质贴图的硬标签转换为软标签，得到训练样本数据集；所述软标签用于表征样本材质贴图属于每种材质类型的概率；所述软标签与样本材质贴图的样本层级聚类结果相关，所述样本层级聚类结果包括：颜色结果和或纹理聚类结果； 使用所述训练样本数据集训练神经网络模型，得到特征提取模型，所述特征提取模型用于提取图像的材质特征； 所述样本层级聚类结果包括：基于颜色对样本材质贴图聚类得到的第一样本聚类结果、基于纹理对样本材质贴图聚类得到的第二样本聚类结果、基于颜色和纹理对样本材质贴图聚类得到的第三样本聚类结果；所述第一样本聚类结果和所述第二样本聚类结果均为所述样本层级聚类结果中的一级样本聚类结果，所述第三样本聚类结果为所述样本层级聚类结果中的二级样本聚类结果； 所述将所述初始样本数据集中样本材质贴图的硬标签转换为软标签，得到训练样本数据集，包括： 针对每个样本材质贴图，根据样本材质贴图的硬标签，以及，预设的软标签概率分配方式，确定所述样本材质贴图的初始软标签； 根据所述第一样本聚类结果、所述第二样本聚类结果、所述第三样本聚类结果，对所述样本材质贴图的初始软标签中的概率进行调整，得到该样本材质贴图的软标签； 使用每个样本材质贴图，以及，每个样本材质贴图的软标签，得到所述训练样本数据集。

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