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龙图腾网获悉重庆大学申请的专利一种文本引导零样本目标计数方法、程序产品及电子设备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：CN120147298B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-08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：202510321233.X，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种文本引导零样本目标计数方法、程序产品及电子设备是由桑军;钱城;朱鹏;叶宇;胡春强;夏晓峰;蔡斌设计研发完成，并于2025-03-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种文本引导零样本目标计数方法、程序产品及电子设备在说明书摘要公布了：本发明属于图像处理技术领域，提供一种文本引导零样本目标计数方法、程序产品及电子设备，计数方法包括：将查询图像和目标描述文本输入目标计数模型获得目标的密度估计图；目标计数模型包括：视觉特征提取模块；文本特征提取模块；多层级极性对偶注意力模块包括级联的多个特征融合模块；每个特征融合模块对视觉到文本融合特征或视觉特征进行视觉极性交叉注意力处理获得本层级的视觉到文本融合特征，对文本到视觉融合特征或文本特征进行文本极性交叉注意力处理获得本层级的文本到视觉融合特征；解码器，对视觉到文本融合特征进行解码获得目标的密度估计图；本发明保留了负极性部分信息，提高了目标的密度估计图的准确性。

本发明授权一种文本引导零样本目标计数方法、程序产品及电子设备在权利要求书中公布了：1.一种文本引导零样本目标计数方法，其特征在于，包括： 获取查询图像和目标描述文本，将查询图像和目标描述文本输入训练好的目标计数模型，目标计数模型输出目标的密度估计图； 所述目标计数模型包括： 视觉特征提取模块，用于获取查询图像的视觉特征； 文本特征提取模块，用于获取目标描述文本的文本特征； 多层级极性对偶注意力模块，包括级联的多个层级的特征融合模块；其中，至少一个层级中的每个层级的特征融合模块对上一层级的特征融合模块输出的视觉到文本融合特征或视觉特征进行视觉极性交叉注意力处理获得本层级的视觉到文本融合特征，对上一层级的特征融合模块输出的文本到视觉融合特征或文本特征进行文本极性交叉注意力处理获得本层级的文本到视觉融合特征； 解码器，对至少一个层级的特征融合模块输出的视觉到文本融合特征进行解码处理获得目标的密度估计图； 其中，至少一个层级中的每个层级的特征融合模块包括： 视觉到文本极性交叉注意力单元，对视觉特征或上一层级的特征融合模块输出的视觉到文本融合特征进行视觉极性交叉注意力处理获得本层级的视觉到文本注意力特征； 文本到视觉极性交叉注意力单元，对文本特征或上一层级的特征融合模块输出的文本到视觉融合特征进行文本极性交叉注意力处理获得本层级的文本到视觉注意力特征； 第一融合单元，对视觉到文本注意力特征和文本到视觉注意力特征进行第一融合处理获得视觉到文本融合特征； 第二融合单元，对视觉到文本注意力特征和文本到视觉注意力特征进行第二融合处理获得文本到视觉融合特征； 其中，所述视觉到文本极性交叉注意力单元执行视觉极性交叉注意力处理的过程包括： 以视觉特征或视觉自注意力特征或上一层级的特征融合模块输出的视觉到文本融合特征作为视觉查询向量，以文本特征或文本自注意力特征或上一层级的特征融合模块输出的文本到视觉融合特征作为视觉键向量和视觉值向量； 以第一特征缩放因子对视觉查询向量和视觉值向量进行幅度调整； 对幅度调整后的视觉查询向量进行正负极性分解和增强处理获得第一查询正极性增强特征和第一查询负极性增强特征；对视觉键向量进行正负极性分解和增强处理获得第一键正极性增强特征和第一键负极性增强特征； 通过第一查询正极性增强特征和第一键正极性增强特征计算第一正向相似度；通过第一查询负极性增强特征和第一键负极性增强特征计算第一负向相似度； 对第一正向相似度与第一负向相似度的差值进行激活函数处理获得第一注意力权重； 基于第一注意力权重和幅度调整后的视觉值向量获得本层级的视觉到文本注意力特征； 其中，所述文本到视觉极性交叉注意力单元执行文本极性交叉注意力处理的过程包括： 以文本特征或文本自注意力特征或上一层级的特征融合模块输出的文本到视觉融合特征作为文本查询向量，以视觉特征或视觉自注意力特征或上一层级的特征融合模块输出的视觉到文本融合特征作为文本键向量和文本值向量； 以第二特征缩放因子对文本查询向量和文本值向量进行幅度调整； 对幅度调整后的文本查询向量进行正负极性分解和增强处理获得第二查询正极性增强特征和第二查询负极性增强特征；对文本键向量进行正负极性分解和增强处理获得第二键正极性增强特征和第二键负极性增强特征； 通过第二查询正极性增强特征和第二键正极性增强特征计算第二正向相似度；通过第二查询负极性增强特征和第二键负极性增强特征计算第二负向相似度； 对第二正向相似度与第二负向相似度的差值进行激活函数处理获得第二注意力权重； 基于第二注意力权重和幅度调整后的文本值向量获得本层级的文本到视觉注意力特征。

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