南开大学刘夏雷获国家专利权
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龙图腾网获悉南开大学申请的专利一种基于类增量学习的图像分类方法及系统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：CN116977718B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-13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：202310800277.1，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种基于类增量学习的图像分类方法及系统是由刘夏雷;曹续生;程明明设计研发完成，并于2023-06-30向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于类增量学习的图像分类方法及系统在说明书摘要公布了：本发明属于图像分类技术领域，提供了一种基于类增量学习的图像分类方法及系统，包括：将待分类图像输入训练好的图像分类模型，得到待分类图像的类别；其中，图像分类模型包括图像特征提取器、文本特征提取器以及设置于所述图像特征提取器之后的线性适配器；在训练过程中，保持图像特征提取器和文本特征提取器不变；且，每次训练任务中，对线性适配器的参数进行更新后，计算更新后的参数与未更新的参数的差值的绝对值，并基于所述差值的绝对值，在更新后的参数与未更新的参数中进行选择，以更新线性适配器。实现了在保留先前任务的知识的同时，能够随着新图像数据学习新知识，将旧知识和新知识进行整合，提高了模型进行图像分类的准确性。
本发明授权一种基于类增量学习的图像分类方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于类增量学习的图像分类方法，其特征在于，包括： 获取待分类图像； 将待分类图像输入训练好的图像分类模型，得到待分类图像的类别； 其中，图像分类模型包括图像特征提取器、文本特征提取器以及设置于所述图像特征提取器之后的线性适配器；在训练过程中，保持图像特征提取器和文本特征提取器不变；且，每次训练任务中，对线性适配器的参数进行更新后，计算更新后的参数与未更新的参数的差值的绝对值，并基于所述差值的绝对值，在更新后的参数与未更新的参数中进行选择，以更新线性适配器； 所述线性适配器采用自注意力机制，对图像特征提取器的输出应用三个单独的线性变换，得到查询、键和值后，使用查询和键之间的点积，计算自注意权重，并使用注意力权重计算值矩阵的加权和，得到适应图像特征； 在所述适应图像特征和文本特征提取器输出的文本特征之间执行矩阵乘法，计算对数几率，并使用交叉熵损失来更新线性适配器的参数。
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