西安交通大学杨树明获国家专利权
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龙图腾网获悉西安交通大学申请的专利基于窗口掩码策略的混合卷积-变压器架构及自监督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：CN115496919B 。
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：202211304367.3，技术领域涉及：G06V10/50；该发明授权基于窗口掩码策略的混合卷积-变压器架构及自监督方法是由杨树明;李传祥;张国锋;胡鹏宇;邓惠文;段宇;瞿兴设计研发完成，并于2022-10-24向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于窗口掩码策略的混合卷积-变压器架构及自监督方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于窗口掩码策略的混合卷积‑变压器架构及自监督方法，使用窗口掩码策略将图像划分为可见图像面片和掩码图像面片，将可见图像面片重组输入到设计的兼顾效率和性能的混合卷积‑变压器金字塔主干网络中进行特征学习，将不同尺度的特征通过多尺度融合模块和特征对齐模块分别进行融合和对齐，并将其于可学习的掩码特征向量进行拼接和对齐，作为轻量级解码器的输入进行图像重建任务，预测掩码图像面片，在标注数据有限的情况下可以利用大量工业无标签数据进行预训练，进一步提升监督学习任务的性能，大大降低了标注成本和时间成本。本发明适合于具有实时性和高精度等硬性要求的工业检测场景。
本发明授权基于窗口掩码策略的混合卷积-变压器架构及自监督方法在权利要求书中公布了：1.一种基于窗口掩码策略的混合卷积-变压器架构的自监督方法，其特征在于，包括： 对输入图像通过图像划分和窗口重组进行窗口掩码采样和图像恢复，获得分辨率为原图一半的重组图像； 基于混合卷积-变压器金字塔网络的编码器进行阶段划分，分别将输入特征重组图像依次等比缩小，对重组图像进行局部特征和全局特征充分融合； 将局部特征和全局特征融合后的不同尺度的图像特征在同一维度进行多尺度融合，融合后的特征图像经过对齐，作为解码器的输入； 基于混合卷积-变压器金字塔网络的解码器将融合并对齐后的图像特征维度映射到与解码器输入图像特征维度相同的数目，通过视觉变压器模块对解码器输入图像进行图像重建，求解基础网络的输出特征和原图之间的均方损失函数； 利用损失函数公式计算混合卷积-变压器金字塔网络总误差，然后通过误差反向传播以及随机梯度下降法对网络参数进行更新，不断迭代直至损失函数收敛，完成自监督学习整体训练过程。
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2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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