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龙图腾网获悉四川大学申请的专利基于实例图像属性生成与校正的零样本学习方法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：CN119540681B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-20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：202411486125.X，技术领域涉及：G06V10/774；该发明授权基于实例图像属性生成与校正的零样本学习方法是由汤臣薇;汪颖;吕建成;李茂;肖蓉;高俪嘉;龙霖;张康萍设计研发完成，并于2024-10-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于实例图像属性生成与校正的零样本学习方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于实例图像属性生成与校正的广义零样本学习方法，该方法为对进行图像分类的PIAS模型的训练，PIAS模型包括属性生成模块和属性校正模块，具体包括生成每个类的类平均图像；采用属性生成模块成实例图像的实例属性和类平均图像的类级属性；在属性校正模块中，采用分类损失、校准损失和结构一致性损失控制语义空间和视觉空间的结构对齐；将测试数据集输入属性生成模块，生成测试数据集中每张测试图像的属性，并将每张测试图像的属性输入ZSL分类器，得到测试图像的标签；根据测试图像的标签，确定分类精度，并判断分类精度和PIAS模型的总损失函数是否满足预设条件，若是，则结束算法，否则返回属性生成模块生成属性。

本发明授权基于实例图像属性生成与校正的零样本学习方法在权利要求书中公布了：1.基于实例图像属性生成与校正的广义零样本学习方法，其特征在于，该方法为对进行图像分类的PIAS模型的训练，PIAS模型包括属性生成模块和属性校正模块，具体包括以下步骤：S1、根据可见类数据集中每个类所有实例图像，生成每个类的类平均图像；S2、采用属性生成模块的视觉变换器ViT构建视觉空间，以提取可见类数据集中每张实例图像的视觉特征及类平均图像的平均视觉特征；S3、根据实例图像及类平均图像的视觉特征，采用属性生成模块的多层感知机生成实例图像的实例属性和类平均图像的类级属性；S4、在属性校正模块中，采用分类损失使每个实例属性与其对应的类别标签之间保持一致性；S5、采用校准损失构建语义空间，以最小化类的平均属性和注释属性之间的余弦相似度；S6、采用每个类的属性注释和平均视觉特征作为对应类的锚点，控制语义空间和视觉空间的结构对齐；S7、将测试数据集输入属性生成模块，生成测试数据集中每张测试图像的属性，并将每张测试图像的属性输入ZSL分类器，得到测试图像的标签；S8、根据测试图像的标签，确定分类精度，并判断分类精度和PIAS模型的总损失函数是否满足预设条件，若是，则结束算法，否则返回步骤S2。

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