南开大学于洋获国家专利权
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龙图腾网获悉南开大学申请的专利一种视觉大模型的参数高效微调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：CN118410853B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-09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：202410547805.1，技术领域涉及：G06N3/082；该发明授权一种视觉大模型的参数高效微调方法是由于洋;许宸;王恺设计研发完成，并于2024-05-06向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种视觉大模型的参数高效微调方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种视觉大模型的参数高效微调方法，包括：设计卷积侧适配器，通过堆叠卷积侧适配器模块逐层抽取SAM图像编码器提取的图像特征；设计多尺度精化模块，用于构建层次特征表示；设计特征融合解码器，用于融合卷积侧适配器模块和多尺度精化模块输出的层次特征表示和卷积侧适配器分支特征，在解码过程中融合不同尺度特征，得到细化分割结果；通过损失函数进行梯度反向传播，更新卷积侧适配器，多尺度精化模块和特征融合解码器三个模块的参数能。本发明在伪装目标检测、显著物体检测与阴影检测三个领域的公开数据集上大幅度领先于同类型的SAM微调模型；同时维持了所有参与微调的模块的低参数量，降低了计算成本和存储成本。
本发明授权一种视觉大模型的参数高效微调方法在权利要求书中公布了：1.一种视觉大模型的参数高效微调方法，其特征在于，包括： 设计卷积侧适配器，通过堆叠卷积侧适配器模块逐层抽取SAM图像编码器提取的图像特征； 设计多尺度精化模块，用于构建层次特征表示，SAM图像编码器逐层设置对应的多尺度精化模块； 设计特征融合解码器，用于融合卷积侧适配器模块和多尺度精化模块输出的层次特征表示和卷积侧适配器分支特征，在解码过程中融合不同尺度特征，得到细化分割结果； 所述特征融合解码器在解码过程中将层次特征表示注入卷积侧适配器分支特征，具体为：对于卷积侧适配器分支特征，首先通过1*1卷积，然后再分别与不同尺度的高分辨率特征进行融合；对于层次特征表示，采用池化操作对层次特征表示降采样得到关键特征，对于不同尺度的高分辨率特征表示，采用两阶段注入的方式分别将关键特征和层次特征表示注入到卷积侧适配器分支特征； 通过损失函数进行梯度反向传播，更新卷积侧适配器、多尺度精化模块和特征融合解码器三个模块的参数。
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