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龍圖騰網獲悉武漢紡織大學申請的專利一種基于多層掩碼Transformer的服裝兼容性預測方法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：CN115700523B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-12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：202211279572.9，技術領域涉及：G06F16/583；該發明授權一種基于多層掩碼Transformer的服裝兼容性預測方法是由湯俊偉;徐微;邢歡;胡博超;胡新榮;何儒漢;彭濤;張弛設計研發完成，并于2022-10-19向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于多層掩碼Transformer的服裝兼容性預測方法在說明書摘要公布了：本發明涉及一種基于多層掩碼Transformer的服裝兼容性預測方法，包括如下步驟：收集服裝數據集；構建MLMT網絡模型，在分層比較關系之上，使用多層掩碼展示單品間的風格特征表達，通過Transformer編碼器融合套裝的整體特征，并使用多層感知機來判斷服裝兼容性得分。本發明通過多層掩碼模型計算相關性和Transformer編碼提取全局特征可以使得兼容性預測效果更加準確。

本發明授權一種基于多層掩碼Transformer的服裝兼容性預測方法在權利要求書中公布了：1.一種基于多層掩碼Transformer的服裝兼容性預測方法，其特征在于，包括以下步驟： 步驟S1、收集服裝數據集； 步驟S2、將服裝數據集中的單品服裝圖像和描述文本數據輸入視覺語義嵌入模塊，建立服裝圖像和描述文本的關聯性，并判斷服裝圖像和描述文本是否匹配，若匹配則輸入步驟S3的多層掩碼模塊內；若不匹配，則回到視覺語義嵌入模塊繼續匹配； 步驟S3、將服裝數據集內服裝圖像和描述文本匹配的所有單品輸入多層掩碼模塊，計算單品間的相關性； 所述步驟S3中多層掩碼模塊計算單品間的相關性的方法包括以下步驟S3A至步驟S3C： 步驟S3A、任意輸入一個服裝套裝O，并隨機遮蓋掉第i件單品，獲得關于這個單品的上下文表示，從而得到向量Fa，再隨機遮蓋掉第j件單品，獲得關于這個單品的上下文表示，從而得到向量Fb； 步驟S3B、通過Transformer編碼器提取a和b的全局特征，計算公式如下： Ga＝EncoderFa×Maski Gb＝EncoderFb×Maskj 其中，Ga表示a全局特征，Gb表示b全局特征； 步驟S3C、通過計算全局特征的相關矩陣RGa,Gb的大小來判斷兩件單品的相關性，R越大則表明相關性越高，第i件單品相對于第j件單品的相關性R，其計算公式如下： R＝Ga×Gb 其中，Ga表示a全局特征，Gb表示b全局特征；步驟S4、將服裝數據集中的多套服裝套裝輸入服裝兼容性預測模型對模型進行訓練，得到訓練好的服裝兼容性預測模型； 步驟S5、利用訓練好的服裝兼容性預測模型對兼容性進行預測。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人武漢紡織大學，其通訊地址為：430074 湖北省武漢市洪山區紡織路1號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。