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龙图腾网获悉南京理工大学申请的专利一种基于Vision Mamba的隐式对比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：CN119992130B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-09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：202510000038.7，技术领域涉及：G06V10/74；该发明授权一种基于Vision Mamba的隐式对比学习方法是由罗雷;张皓程;陈硕;孙延光设计研发完成，并于2025-01-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于Vision Mamba的隐式对比学习方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于VisionMamba的隐式对比学习方法，通过引导梯度停止在自监督学习网络架构上实现隐式对比学习，在图像分类任务上取得更好的性能指标；对于输入的图像，本方法通过数据增强获取图像的正样本对视图，使用线性投影获取视图的嵌入表示，通过加入位置嵌入和类别标签，获取图像在空间中的位置信息，理解图像的全局结构和局部特征，并从前后两个方向经过一维卷积层和状态空间模型Mamba的S6层处理，获取图像的特征向量。在自监督学习网络架构中引导梯度停止，控制正样本对的特征向量在特征空间中单方向靠近，达到负样本远离的实际效果，实现隐式对比学习，使模型性能得到提升。

本发明授权一种基于Vision Mamba的隐式对比学习方法在权利要求书中公布了：1.一种基于Vision Mamba的隐式对比学习方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤1、给定图像x1、x2，通过数据增强构造图像的正样本对，即视图x11、x12和x21、x22； 步骤2、将每个视图分割为图像块，获取嵌入向量，加入位置嵌入和类别标签，组成初始输入序列T0； 步骤3、处理Vision Mamba编码器第l层的输入序列Tl‑1，分为主线向量Ta和支线向量Tb，主线向量Ta经过一维卷积层和Mamba模型的S6层，得到前向状态空间向量yforward和后向状态空间向量ybackward； 步骤4、通过支线向量Tb门控状态空间向量yforward和ybackward，进行第一次残差连接，其加和再与输入序列Tl‑1进行第二次残差连接，得到第l层编码器的输出序列Tl，进而得到Vision Mamba编码器整体的最终输出序列TL； 步骤5、处理最终输出序列TL得到特征向量z，图像x1、x2的四个视图对应特征向量z11、z12、z21、z22，确定特征空间中相距最近的特征向量z11、z21，通过引导梯度停止，引导正样本对z11、z12与z21、z22单方向靠近，实现负样本z11、z21的远离； 步骤6、计算z11与z21之间的余弦相似度作为损失函数，根据损失函数对自监督学习网络框架参数进行优化，实现隐式对比学习。

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