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龙图腾网获悉温州大学申请的专利一种基于标签推理的多标签图像识别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：CN115100502B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-27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：202210726440.X，技术领域涉及：G06V10/82；该发明授权一种基于标签推理的多标签图像识别方法是由张笑钦;陈钊民设计研发完成，并于2022-06-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于标签推理的多标签图像识别方法在说明书摘要公布了：本发明涉及数字信息的传输技术领域，且公开了一种基于标签推理的多标签图像识别方法，尺度特征提取模块、标签特征解耦模块、自注意力模块、标签推理模块、损失函数构建模块，所述多尺度特征提取模块是利用卷积神经网络对该图片抽取特征；所述标签特征解耦模块是通过定义标签嵌入特征将各个标签所对应的类别进行解耦，所述自注意力模块是基于标签特征解耦模块上的标签特征进行解耦且让各个特征之间的信息互相传播；所述标签推理模块是基于自注意力模块上对标签进行推理，本发明利用当下热门的自注意力模块对标签进行解耦并对被遮罩的标签进行推理，从而有效的构建了标签之间的相关性，最终提高多标签图像识别的性能。

本发明授权一种基于标签推理的多标签图像识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于标签推理的多标签图像识别方法，其特征在于：包括多尺度特征提取模块、标签特征解耦模块、自注意力模块、标签推理模块、损失函数构建模块，所述多尺度特征提取模块是利用卷积神经网络对图片抽取特征；所述标签特征解耦模块是通过定义标签嵌入特征将各个标签所对应的类别进行解耦； 所述自注意力模块中定义一个可学习的标签推理嵌入特征为，该特征的作用是推理被遮罩的标签，然后随机遮罩一个标签特征，并将剩下的标签特征和推理嵌入特征拼接，并送入自注意力模块进行推理，那么标签推理嵌入特征能在学习的过程中自适应的学习剩余标签特征信息，从而推理出被遮罩的特征标签，为了提高推理效率，对随机遮罩过程定义以下规则：所有正例标签都被遮罩一次，负例标签将随机采样4个进行遮罩； 所述定义标签嵌入特征,N代表数据集中标签种类的数量，该标签嵌入特征能随着网络的学习而自适应的更新参数，最终学习出各个标签所对应的特征，接着对全局特征进行压平和转置操作，算法如下：， 其中，需要具体说明的是表示压平和转置之后的特征，和分别代表压平和转置操作，C代表通道数，H和W分别代表特征的长和宽，接着将标签嵌入特征和进行拼接以获得自注意力模块的输入特征，算法如下： ， 其中，需要具体说明的是表示拼接操作，当获取自注意力模块的输入特征后，利用自注意力模块对标签特征进行解耦，自注意力模块能有效的让各个特征之间的信息互相传播，从而学习出各类别所特有的语义信息，从而实现标签特征的解耦操作，利用三个可学习矩阵将输入特征分别投影成三个矩阵：Query、Key、Value，分别记这三个矩阵为Q,K,V，然后对这三个矩阵进行自注意力操作以获取输出特征，具体算法如下： ， 其中需要具体说明的是表示softmax函数，表示缩放系数，D表示该特征的维度，最后，利用归一化层和全连接层将该特征映射为原来的维度，以获得最终的输出，自注意力模块根据归纳偏置假设多层自注意力模块能更好地对标签信息进行解耦； 所述损失函数构建模块由两个损失函数构成，首先是对解耦后的特征，利用全连接层将其映射为预测的标签置信度，然后和标注信息计算最终的损失结果，过程如下： ； ， 其中，需要具体说明的是其中表示选择函数，-N表示从后往前选择N个特征，y表示标注信息，表示sigmoid函数，然后对推理的预测结果计算损失函数，过程如下：， 最终将两个损失函数相加获得最终的损失函数：。

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