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龙图腾网获悉天津大学申请的专利一种基于双增强变压器的视觉问答模型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：CN115422342B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-25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：202211225775.X，技术领域涉及：G06F16/3329；该发明授权一种基于双增强变压器的视觉问答模型是由张鹏;孙威;高珲;罗引;赵菲菲;徐楠设计研发完成，并于2022-10-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于双增强变压器的视觉问答模型在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于双增强变压器的视觉问答模型，所述视觉问答模型包括全局增强模块、位置增强模块；所述全局增强模块用于将视觉问答模型中的视觉特征和文本特征融合表示；所述位置增强模块用于将视觉问答模型中的视觉特征进行相对位置信息表示；全局增强模型首先通过局部特征计算全局特征，然后将全局特征和局部特征拼接起来，作为总体特征，送入到变压器里面；位置增强模型利用边界盒子的几何结构，包含两个坐标，分别代表视觉特征的左上角和右下角，可以得到边界盒子的中心坐标和长宽，然后计算视觉特征的相对几何关系，送入神经网络；该模型克服由于视觉特征平坦操作所造成的信息损失以及目前的视觉问答模型只关注于局部特征交互的问题。

本发明授权一种基于双增强变压器的视觉问答模型在权利要求书中公布了：1.一种基于双增强变压器的视觉问答模型，其特征在于：所述视觉问答模型包括全局增强模块、位置增强模块； 所述全局增强模块用于将视觉问答模型中的视觉特征和文本特征融合表示； 所述位置增强模块用于将视觉问答模型中的视觉特征进行相对位置信息表示； 其中：所述全局增强模块将视觉问答模型中的视觉特征和文本特征融合表示包括如下步骤： 所述全局增强模块通过FasterR-CNN将提取图像的区域转换为视觉局部特征Vl； 所述全局增强模块通过两层的双向LSTM将词向量转换为文本局部特征Ql； 所述全局增强模块按照如下公式对视觉局部特征Vl进行提取获得视觉全局特征Vg； 所述全局增强模块按照如下公式对文本局部特征Ql进行提取获得文本全局特征Qg； 所述全局增强模块按照如下公式对视觉局部特征Vl与视觉全局特征Vg进行融合获得视觉整体特征V； V＝[Vl:Vg] 所述全局增强模块按照如下公式对文本局部特征Ql与文本全局特征Qg进行融合获得文本整体特征Q； Q＝[Ql:Qg]。

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