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龙图腾网获悉人民中科(北京)智能技术有限公司申请的专利一种组合零样本图像分类及模型的训练方法和装置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：CN119785129B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-24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：202510292848.4，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种组合零样本图像分类及模型的训练方法和装置是由张欣;游强;张朝设计研发完成，并于2025-03-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种组合零样本图像分类及模型的训练方法和装置在说明书摘要公布了：本公开属于计算机视觉技术领域，具体涉及一种组合零样本图像分类及模型的训练方法和装置。其中组合零样本图像分类模型的训练方法包括：获取图像分类数据集，并划分为训练集和测试集；构建神经网络模型，基于所述训练集对所述神经网络模型进行训练，生成所述组合零样本图像分类模型，其中，所述神经网络模型至少包括组合识别分支和基元识别分支，所述组合识别分支用于基于训练集样本的全局特征获取每个样本的组合特征表示，所述基元识别分支用于通过挖掘训练样本的全局基元关系得到解耦后的基元特征以进行基元的识别，所述基元包括属性和对象。本公开提高组合零样本图像分类的性能。

本发明授权一种组合零样本图像分类及模型的训练方法和装置在权利要求书中公布了：1.一种组合零样本图像分类模型的训练方法，其特征在于，包括： 获取图像分类数据集，并划分为训练集和测试集； 构建神经网络模型，基于所述训练集对所述神经网络模型进行训练，生成所述组合零样本图像分类模型，其中，所述神经网络模型至少包括组合识别分支和基元识别分支，所述组合识别分支用于基于训练集样本的全局特征获取每个样本的组合特征表示，所述基元识别分支用于通过挖掘训练样本的全局基元关系得到解耦后的基元特征以进行基元的识别，所述基元包括属性和对象： 其中，所述通过挖掘训练样本的全局基元关系得到解耦后的基元特征以进行基元的识别包括： 在整个训练集上学习基元专家； 将所述基元专家作为查询，训练集样本全局特征作为键和键值，进行交叉注意力处理，为训练集样本获取解耦后的基元特征表示； 所述进行交叉注意力处理还包括： 对每个样本数据，在训练集中随机选择两个辅助特征，基于两个所述辅助特征的EMD距离对解耦基元特征在注意力层面进行约束，其中两个所述辅助特征中一个具有相同的属性但不同的对象，另一个具有相同的对象但不同的属性。

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