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龍圖騰網獲悉浙江工業大學申請的專利一種基于互信息的圖文對齊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：CN115641395B 。

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：202211424803.0，技術領域涉及：G06T11/60；該發明授權一種基于互信息的圖文對齊方法是由白琮;歐陽鵬翔;馬青;陳勝勇設計研發完成，并于2022-11-14向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于互信息的圖文對齊方法在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于互信息的圖文對齊方法，首先構建包括特征提取模塊和特征對齊模塊的圖文對齊網絡模型，所述特征提取模塊包括圖像特征提取模塊和文本特征提取模塊，分別用于提取圖像特征和文本特征，所述特征對齊模塊用于計算對齊損失，所述對齊損失包括為模態內損失和模態間損失。然后對構建的圖文對齊網絡模型進行訓練，將待對齊的圖像和文本輸入訓練好的圖文對齊網絡模型，得到圖像對應文本排序或文本對應的圖像排序，實現圖像與文本的對齊。本發明充分利用圖文數據間的互信息，對齊難以區分的圖像文本對，提高圖文對齊性能。

本發明授權一種基于互信息的圖文對齊方法在權利要求書中公布了：1.一種基于互信息的圖文對齊方法，其特征在于，所述基于互信息的圖文對齊方法，包括： 構建包括特征提取模塊和特征對齊模塊的圖文對齊網絡模型，所述特征提取模塊包括圖像特征提取模塊和文本特征提取模塊，分別用于提取圖像特征和文本特征，所述特征對齊模塊用于計算對齊損失，所述對齊損失包括為模態內損失和模態間損失； 獲取訓練樣本，對構建的圖文對齊網絡模型進行訓練，得到訓練好的圖文對齊網絡模型； 將待對齊的圖像和文本輸入訓練好的圖文對齊網絡模型，得到圖像對應文本排序或文本對應的圖像排序，實現圖像與文本的對齊； 其中，所述圖像特征提取模塊包括依次連接的圖像裁剪模塊以及四個階層，第一階層包括一個全連接層和兩個Swin-TransformerBlock，第二階層包括一個圖像拼接模塊和兩個Swin-TransformerBlock，第三階層包括一個圖像拼接模塊和十八個Swin-TransformerBlock，第四階層包括一個圖像拼接模塊和兩個Swin-TransformerBlock； 所述文本特征提取模塊包括依次連接的一個全連接層和十二個Transformer編碼器。

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浙江工業大學，其通訊地址為：310014 浙江省杭州市下城區朝暉六區；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”。