買專利賣專利找龍圖騰，真高效！ 查專利查商標(biāo)用IPTOP,全免費(fèi)！專利年費(fèi)監(jiān)控用IP管家,真方便！

龍圖騰網(wǎng)恭喜西南財(cái)經(jīng)大學(xué)申請(qǐng)的專利基于持續(xù)自適應(yīng)知識(shí)空間的圖像分類方法獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN119445263B 。

龍圖騰網(wǎng)通過(guò)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-05-20發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202510038580.1，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06V10/764；該發(fā)明授權(quán)基于持續(xù)自適應(yīng)知識(shí)空間的圖像分類方法是由楊新;王向坤;曹雪梅;王楊揚(yáng);梁昊揚(yáng);邱江濤設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2025-01-10向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本基于持續(xù)自適應(yīng)知識(shí)空間的圖像分類方法在說(shuō)明書摘要公布了：本發(fā)明公開了基于持續(xù)自適應(yīng)知識(shí)空間的圖像分類方法，屬于計(jì)算機(jī)視覺和圖像分類領(lǐng)域，方法包括：根據(jù)已知類別的質(zhì)心和質(zhì)心的半徑構(gòu)建已知樣本的知識(shí)空間，將已知樣本的知識(shí)空間更新至自適應(yīng)知識(shí)空間；在自適應(yīng)知識(shí)空間中，計(jì)算當(dāng)前圖像分類任務(wù)中每個(gè)已知類別的質(zhì)心到未更新前的知識(shí)空間中所有超球的第二距離；根據(jù)第二距離判斷超球的質(zhì)心是否落在偽標(biāo)簽超球中，若是，將超球的偽標(biāo)簽轉(zhuǎn)化為真實(shí)標(biāo)簽。自適應(yīng)知識(shí)空間能夠持續(xù)地包含所有已知樣本的類別信息，通過(guò)計(jì)算已知類別質(zhì)心與超球的距離評(píng)估偽標(biāo)簽的準(zhǔn)確性，從而將高置信度的偽標(biāo)簽轉(zhuǎn)化為真實(shí)標(biāo)簽，極大地提高了未知圖像的識(shí)別準(zhǔn)確性和已知圖像的分類準(zhǔn)確性。

本發(fā)明授權(quán)基于持續(xù)自適應(yīng)知識(shí)空間的圖像分類方法在權(quán)利要求書中公布了：1.基于持續(xù)自適應(yīng)知識(shí)空間的圖像分類方法，其特征在于，包括以下步驟：構(gòu)建當(dāng)前圖像分類任務(wù)的提示池，提示池中的提示為可學(xué)習(xí)的圖像向量，每個(gè)提示作為值與一個(gè)可學(xué)習(xí)鍵關(guān)聯(lián)形成鍵值對(duì)；獲取當(dāng)前圖像分類任務(wù)的輸入圖像的嵌入表示；獲取輸入圖像的嵌入表示的表征向量；根據(jù)表征向量對(duì)應(yīng)的真實(shí)標(biāo)簽將表征向量劃分為正表征向量集和負(fù)表征向量集，根據(jù)正表征向量集構(gòu)建已知類別的質(zhì)心；正表征向量集中正表征向量為訓(xùn)練標(biāo)簽與當(dāng)前類別匹配的樣本向量，負(fù)表征向量集中負(fù)表征向量為訓(xùn)練標(biāo)簽與當(dāng)前類別不匹配的樣本向量；類別的質(zhì)心表示一個(gè)類別的中心特征向量；計(jì)算負(fù)表征向量集中負(fù)表征向量到質(zhì)心的第一距離，構(gòu)建每個(gè)質(zhì)心的半徑；采用優(yōu)化質(zhì)心和優(yōu)化半徑構(gòu)建已知樣本的知識(shí)空間，將已知樣本的知識(shí)空間更新至自適應(yīng)知識(shí)空間；所述知識(shí)空間包括已知類別的質(zhì)心和超球，超球確定每個(gè)類別的邊界和范圍；在自適應(yīng)知識(shí)空間中，計(jì)算當(dāng)前圖像分類任務(wù)中每個(gè)已知類別的質(zhì)心到未更新前的知識(shí)空間中所有超球的第二距離；根據(jù)第二距離判斷某已知類別超球的質(zhì)心是否落在偽標(biāo)簽超球中，若是，將超球的偽標(biāo)簽轉(zhuǎn)化為真實(shí)標(biāo)簽；獲取優(yōu)化質(zhì)心、優(yōu)化半徑還包括：計(jì)算嵌入表示與多個(gè)相似鍵的平均距離損失，基于圖像分類模型對(duì)表征向量進(jìn)行分類處理，根據(jù)表征向量的分類結(jié)果與真實(shí)標(biāo)簽值之間的差別計(jì)算分類損失，根據(jù)平均距離損失、分類損失確定基于數(shù)據(jù)增強(qiáng)范式的損失函數(shù)；根據(jù)表征向量、質(zhì)心和半徑計(jì)算類平均邊距損失函數(shù)，根據(jù)基于數(shù)據(jù)增強(qiáng)范式的損失函數(shù)和類平均邊距損失函數(shù)得到當(dāng)前圖像分類任務(wù)最終的優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)，根據(jù)優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)進(jìn)行圖像分類模型優(yōu)化處理，得到當(dāng)前圖像分類任務(wù)的優(yōu)化提示池、優(yōu)化質(zhì)心和優(yōu)化半徑。

如需購(gòu)買、轉(zhuǎn)讓、實(shí)施、許可或投資類似專利技術(shù)，可聯(lián)系本專利的申請(qǐng)人或?qū)＠麢?quán)人西南財(cái)經(jīng)大學(xué)，其通訊地址為：611130 四川省成都市青羊區(qū)光華村街55號(hào)；或者聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)官方客服，聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網(wǎng)”。