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龍圖騰網恭喜四川省建筑設計研究院有限公司申請的專利一種基于DINOv2和CLIP的建筑草圖的多模態自動分類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：CN119339405B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-03-25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：202411864554.6，技術領域涉及：G06V30/422；該發明授權一種基于DINOv2和CLIP的建筑草圖的多模態自動分類方法是由柴鐵鋒;李明燕;周夢;匡保全;盧睿瑤設計研發完成，并于2024-12-18向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于DINOv2和CLIP的建筑草圖的多模態自動分類方法在說明書摘要公布了：本發明涉及圖像分類技術領域，具體涉及一種基于DINOv2和CLIP的建筑草圖的多模態自動分類方法，收集建筑草圖數據樣本；對建筑草圖數據樣本進行數據增廣，形成建筑草圖的數據集；對建筑草圖的數據集進行文本打標；對打標文本進行質量檢查；利用獲得的數據集，聯合訓練DINOv2提取的視覺特征與CLIP的文本嵌入特征，聯合訓練得到特征融合層；使用分類頭對融合后的特征進行分類預測。實現高效自動化的底圖分類，生圖時無需依賴人工對底圖進行分類，解決人工判斷的準確性低、效率低、錯誤率高的問題，同時解決在樣本不足條件下，自動化草圖分類的準確性問題。

本發明授權一種基于DINOv2和CLIP的建筑草圖的多模態自動分類方法在權利要求書中公布了：1.一種基于DINOv2和CLIP的建筑草圖的多模態自動分類方法，其特征在于，包括以下步驟：收集建筑草圖數據樣本；使用StableDiffusion模型和IP-Adapter對建筑草圖數據樣本進行數據增廣，生成更多同類型風格的圖片，原始采集的建筑草圖數據樣本與增廣的圖片，共同形成建筑草圖的數據集；對建筑草圖的數據集進行文本打標；對打標文本進行質量檢查，獲得建筑草圖和對應帶有文本標簽的建筑草圖數據集；聯合訓練DINOv2提取的視覺特征與CLIP的文本嵌入特征，聯合訓練得到特征融合層；使用分類頭對融合后的特征進行分類預測，輸出建筑草圖的分類標簽及置信度分數；利用獲得的數據集，結合LoRA技術，對DINOv2模型進行輕量級模型微調，并和CLIP一起訓練融合層，訓練出微調后的DINOv2模型，所述步驟還包括：加載預訓練的DINOv2模型；在DINOv2模型的自注意力層中引入LoRA微調機制；在自注意力層的查詢和鍵投影矩陣的權重參數中插入低秩矩陣；確定LoRA微調中使用的低秩矩陣的秩數；使用獲得的數據集對DINOv2模型進行微調，在訓練過程中，只有低秩矩陣的參數會被更新，而原始的DINOv2模型參數保持不變；通過梯度下降優化算法，調整低秩矩陣的參數，優化DINOv2模型在對應任務上的性能；在驗證集上評估微調后的DINOv2模型的性能，確保模型在小樣本訓練環境中保持良好的性能；根據模型在驗證集上的表現，調整LoRA微調的參數，包括低秩矩陣的秩數，或者微調的學習率，重復微調過程，直到達到滿意的性能。

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四川省建筑設計研究院有限公司，其通訊地址為：610000 四川省成都市高新區天府大道中段688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”。