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龙图腾网获悉电子科技大学申请的专利一种基于跨模态密集注意力的视觉语言对象分类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：CN115392382B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-24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：202211049087.2，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种基于跨模态密集注意力的视觉语言对象分类方法是由朱大勇;解修蕊;罗光春;许毅;廖文峰;胡文斌设计研发完成，并于2022-08-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于跨模态密集注意力的视觉语言对象分类方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于跨模态密集注意力的视觉语言对象分类方法，该方法包括：获取包含至少一个待分类对象的待处理图像和待处理文本信息，其中，待处理图像与所述待处理文本信息相匹配；将待处理图像以及待处理文本信息输入至预先训练完成的目标对象分类模型中，得到各待分类对象的所属类别；其中，目标对象分类模型中包括两个编码器、序列注意力模块、跨模态注意力模块和分类模块。本发明实施例的技术方案，实现了对待处理图像中所包含的待分类对象进行准确分类的效果，通过采用序列注意力模块，缓解了不同模态数据之间的语义鸿沟问题，进一步提高了多模态分类任务的精度，并且达到了提升模型的鲁棒性的效果。

本发明授权一种基于跨模态密集注意力的视觉语言对象分类方法在权利要求书中公布了：1.一种基于跨模态密集注意力的视觉语言对象分类方法，其特征在于，包括： 获取包含至少一个待分类对象的待处理图像和待处理文本信息，其中，所述待处理图像与所述待处理文本信息相匹配； 将所述待处理图像以及所述待处理文本信息输入至预先训练完成的目标对象分类模型中，得到各所述待分类对象的所属类别； 其中，所述目标对象分类模型中包括两个编码器、序列注意力模块、跨模态注意力模块和分类模块； 所述将所述待处理图像以及所述待处理文本信息输入至预先训练完成的目标对象分类模型中，得到各所述待分类对象的所属类别，包括： 基于两个编码器分别对所述待处理图像和所述待处理文本信息进行处理，得到待处理图像特征和待处理文本特征； 分别对所述待处理图像特征和所述待处理文本特征进行跨模态对齐处理，得到待应用图像特征和待应用文本特征； 基于所述序列注意力模块对所述待应用图像特征和所述待应用文本特征进行处理，得到待使用图像特征和待使用文本特征； 基于所述跨模态注意力模块对所述待使用图像特征和所述待使用文本特征进行融合处理，得到待分类融合特征； 基于所述分类模块对所述待分类融合特征进行处理，得到各所述待分类对象的所属类别。

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