发明专利 已授权

一种基于概率图和ViT模型的图片分类方法

📄 申请号:CN202211555848.1 📄 发布日:2026/09/09

著录项目信息

申请日
2022-12-06
公开号
CN115953617B
公开日
2025-08-08
申请人
燕山大学
法律状态
已下证
专利类型
发明
主分类号

技术画像

所属领域

应用场景

医疗影像分析, 工业视觉检测, 智能安防, 自动驾驶, 遥感图像分析

摘要

本发明涉及一种基于概率图和ViT模型的图片分类方法,属于计算机视觉图片分类技术领域,将多头注意力机制从概率论的角度进行建模,将多头注意力中的attention value看作隐变量,利用概率图模型的Explaining‑away Effects以及Transformer的层级结构,将attention logits层层传递,并将相邻层的值进行融合,促进不同头部之间的交互。本发明针对普通Vision Transformer模型中多头注意力机制头部参数的冗余问题,将多头注意力机制建模为概率图模型,将注意力值看作隐变量,促进不同注意力头部之间的交互。

常见问题

这项专利是否已经下证?

是的,该专利已下证,法律状态为“已下证”,公开号: CN115953617B

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权利要求书 (12项) 说明书 附图

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图1
图2
图3

法律状态时间线

议价
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📋 交易方式: 委托待转让 📌 交易状态: 在售 👁️ 浏览次数:19 ❤️ 收藏人数:93 📋 项目申报: 未申报

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