合肥综合性国家科学中心人工智能研究院(安徽省人工智能实验室)李经宇获国家专利权
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龙图腾网获悉合肥综合性国家科学中心人工智能研究院(安徽省人工智能实验室)申请的专利一种图像描述生成模型的训练方法以及图像描述生成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：CN120612564B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-14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：202511105742.5，技术领域涉及：G06V10/774；该发明授权一种图像描述生成模型的训练方法以及图像描述生成方法是由李经宇设计研发完成，并于2025-08-08向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种图像描述生成模型的训练方法以及图像描述生成方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种图像描述生成模型的训练方法以及图像描述生成方法，可应用于图像处理与自然语言生成技术领域。该训练方法包括：基于视觉线索引导策略和多阶段Transformer解码策略对图像描述生成模型进行训练，在图像描述生成模型的训练过程中进行第一阶段的Transformer解码操作，生成具有自我学习信息的初始预测序列；通过视觉感知计划采样操作动态控制教师引导信息和自我学习信息的比例，得到混合信息序列；将混合信息序列再次输入到与第一阶段共享参数的Transformer解码器中，生成最终的输出序列；采用交叉熵损失和CIDEr分数优化损失作为图像描述生成模型的训练目标，得到训练完成的图像描述生成模型。
本发明授权一种图像描述生成模型的训练方法以及图像描述生成方法在权利要求书中公布了：1.一种图像描述生成模型的训练方法，其特征在于，所述方法包括： 利用图像描述生成模型对图像样本的视觉特征样本和具有教师引导信息的标记序列进行第一阶段的解码处理，生成具有自我学习信息的初始预测序列； 基于视觉线索引导策略，利用所述图像描述生成模型中随训练动态变化的教学门控对所述标记序列和所述初始预测序列进行多层级视觉感知计划采样，得到混合信息序列； 利用所述图像描述生成模型对所述视觉特征样本以及由所述混合信息序列和所述标记序列生成的混合引导序列进行第二阶段的解码处理，得到所述图像样本的图像描述生成样本； 利用预设损失函数对所述图像描述生成模型的数据处理过程进行监督，并基于损失值对所述图像描述生成模型的参数进行迭代优化，得到训练完成的图像描述生成模型。
如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人合肥综合性国家科学中心人工智能研究院(安徽省人工智能实验室)，其通讯地址为：230094 安徽省合肥市高新区望江西路5089号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。
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