南开大学程明明获国家专利权
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龙图腾网获悉南开大学申请的专利一种基于多维度关系建模的视觉Transformer自监督学习方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115424288B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-28发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202210645115.0，技术领域涉及：G06V40/10；该发明授权一种基于多维度关系建模的视觉Transformer自监督学习方法及系统是由程明明;李钟毓;高尚华设计研发完成，并于2022-06-09向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于多维度关系建模的视觉Transformer自监督学习方法及系统在说明书摘要公布了：本发明属于计算机视觉技术领域，提供了一种基于多维度关系建模的视觉Transformer自监督学习方法及系统，该方法利用空间维度和通道维度上的自关系建模，使用不同的图像变换处理图像得到图像的不同视图；图像的不同视图分别由教师网络和学生网络处理，得到特征图；学生网络提取的特征图进一步通过卷积层处理；通过点积计算特征图在空间维度与通道维度的自关系矩阵，计算教师网络与学生网络提取的关系矩阵的差异作为损失函数，并利用其关于网络参数的导数更新网络参数，相较于现有的自监督学习方法只考虑视觉模式的特征，该方法同时考虑了视觉模式在空间和通道维度的相关性，可以显著提升图像识别、语义分割、目标检测、实例检测等任务的准确性。
本发明授权一种基于多维度关系建模的视觉Transformer自监督学习方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于多维度关系建模的视觉Transformer自监督学习方法，其特征在于，包括如下步骤： 对待训练图像样本数据进行预处理得到每张图像对应的不同视图并提取得到对应视图的特征图； 基于每张图像对应的不同视图的特征图和Transformer网络进行自监督学习得到语义特征；其中，所述自监督学习的过程包括： 基于不同视图的特征图，通过点积计算得到所有视图在通道维度上的自关系矩阵，将每张视图的特征图沿着通道维度划分为多个子集，通过点乘计算每个子特征图上像素之间在空间维度上的自关系矩阵； 将通道维度上和空间维度上的自关系矩阵的差异作为损失函数，通过损失函数的梯度更新Transformer网络的参数。
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1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
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