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龙图腾网获悉武汉纺织大学申请的专利一种利用基于Graphormer的上下文推理网络进行图片预测分类的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：CN115457345B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-27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：202210940698.X，技术领域涉及：G06V10/774；该发明授权一种利用基于Graphormer的上下文推理网络进行图片预测分类的方法是由陈佳;李熙洋;胡新荣;熊明福设计研发完成，并于2022-08-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种利用基于Graphormer的上下文推理网络进行图片预测分类的方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种利用基于Graphormer的上下文推理网络进行图片预测分类的方法，本发明提出了一种基于Graphormer的上下文推理模型，设计了一种度的中心性关系编码，该方法能够有针对性在区域间传播上下文信息，从而提高小目标检测的效率，利用Transformer对图结构中节点之间的语义和空间布局关系，以及节点本身的度中心性进行建模和推断，在提取小目标语义特征的同时尽可能保留其空间信息，有效解决了小目标的误检与漏检问题。

本发明授权一种利用基于Graphormer的上下文推理网络进行图片预测分类的方法在权利要求书中公布了：1.一种利用基于Graphormer的上下文推理网络进行图片预测分类的方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1、对输入图片进行特征提取，将提取的特征输入到RPN网络生成区域建议； 步骤2、上下文关系建模模块利用生成的区域建议构造图结构模型，图结构模型中的每条边包含中心性编码、语义编码以及空间布局编码信息，其中，根据目标结点的度的多少构建中心性编码，基于初始区域特征的稀疏语义关系构建语义编码以及基于位置和形状信息的稀疏空间布局关系构建空间布局编码； 所述步骤2中，通过计算每条边的语义相似度，将语义相似度输入多层感知器即可得到每条边的语义编码；边eij的语义相似度计算公式为：其中δi，j是指示器函数，如果边eij两端的节点i和节点j个彼此高度重叠则等于0，否则等于1，PO∈Rn×d是给定的初始区域特征库，d是初始区域特征的维度，f·，·是定义的一个可学习的语义相关度函数，用来计算原始全连通图中每个成对初始节点特征的语义相关度，Φ·是将初始区域特征投影到潜在表示的投影函数； 所述步骤2中，通过计算每条边的空间布局相似度，将空间布局相似度输入多层感知器即可得到每条边的空间布局编码；边eij的空间布局相似度s″ij计算公式为： 其中和分别是边eij两端的节点i和节点j的区域坐标，和分别是节点i和节点j的空间相似度和空间距离权重： 其中λ为尺度参数，是节点i和节点j中心之间的空间距离。 步骤3、上下文关系推理模块通过Transformer聚合节点之间的三种编码信息，并进一步与初始特征融合来更新节点信息，然后使用Softmax函数得到所有节点的输出概率分布，得到每个节点的属于各类别的概率，将概率最大的类别作为节点的标签，最后输出所有节点的标签作为输入图片的分类结果。

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