南昌大學丁峰獲國家專利權
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龍圖騰網獲悉南昌大學申請的專利一種基于視覺語言交互式學習的AI圖像檢測模型優化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：CN120088263B 。
龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-15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：202510580178.6，技術領域涉及：G06T7/00；該發明授權一種基于視覺語言交互式學習的AI圖像檢測模型優化方法是由丁峰;張月;周沄鵬;魏康康;肖夢瑤設計研發完成，并于2025-05-07向國家知識產權局提交的專利申請。
本一種基于視覺語言交互式學習的AI圖像檢測模型優化方法在說明書摘要公布了：本發明提供了一種基于視覺語言交互式學習的AI圖像檢測模型優化方法，涉及視覺語言處理技術領域。所述模型優化方法包括：提取圖像訓練集的視覺特征和文本特征，基于文本特征對視覺特征進行加權處理獲得重建文本，基于視覺特征對文本特征進行加權處理獲得重建圖像，基于均方誤差損失優化跨模態交互式重建過程的重建文本和重建圖像；獲取跨模態交互式重建過程中的視覺特征及文本特征，計算粗粒度代理點特征和細粒度代理點特征并構建四個字典，基于余弦相似性損失函數拉近模態之間的空間分布，并基于動量更新機制更新所述四個字典，獲得優化后的AI圖像檢測模型。本發明通過設計跨模態交互式重建與字典學習更新，提升了模型檢測AI圖像的準確率。
本發明授權一種基于視覺語言交互式學習的AI圖像檢測模型優化方法在權利要求書中公布了：1.一種基于視覺語言交互式學習的AI圖像檢測模型優化方法，其特征在于，包括以下步驟： 基于圖像編碼器提取圖像訓練集的視覺特征，基于CoCoOp自動化提示工程生成圖像訓練集的文本描述集，將所述文本描述集輸入文本編碼器提取獲得文本特征，所述圖像訓練集包含多個類別圖像，引入交叉注意力機制，基于文本特征對視覺特征進行加權處理并輸入文本解碼器獲得重建文本，基于視覺特征對文本特征進行加權處理并輸入圖像解碼器獲得重建圖像，基于均方誤差損失優化跨模態交互式重建過程的重建文本和重建圖像； 獲取跨模態交互式重建過程中第十個訓練輪次的視覺特征及文本特征，基于所述視覺特征和文本特征分別計算粗粒度代理點特征和多個類別的細粒度代理點特征，基于所述代理點特征分別構建四個字典，基于余弦相似性損失函數拉近圖像和文本模態之間的空間分布，并在每個訓練輪次后基于動量更新機制更新所述四個字典，獲得優化后的AI圖像檢測模型。
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南昌大學，其通訊地址為：330000 江西省南昌市紅谷灘新區學府大道999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”。
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1、本報告根據公開、合法渠道獲得相關數據和信息，力求客觀、公正，但并不保證數據的最終完整性和準確性。
2、報告中的分析和結論僅反映本公司于發布本報告當日的職業理解，僅供參考使用，不能作為本公司承擔任何法律責任的依據或者憑證。
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