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龙图腾网获悉武汉纺织大学申请的专利一种基于多层掩码Transformer的服装兼容性预测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：CN115700523B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-12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：202211279572.9，技术领域涉及：G06F16/583；该发明授权一种基于多层掩码Transformer的服装兼容性预测方法是由汤俊伟;徐微;邢欢;胡博超;胡新荣;何儒汉;彭涛;张弛设计研发完成，并于2022-10-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多层掩码Transformer的服装兼容性预测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于多层掩码Transformer的服装兼容性预测方法，包括如下步骤：收集服装数据集；构建MLMT网络模型，在分层比较关系之上，使用多层掩码展示单品间的风格特征表达，通过Transformer编码器融合套装的整体特征，并使用多层感知机来判断服装兼容性得分。本发明通过多层掩码模型计算相关性和Transformer编码提取全局特征可以使得兼容性预测效果更加准确。

本发明授权一种基于多层掩码Transformer的服装兼容性预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多层掩码Transformer的服装兼容性预测方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤S1、收集服装数据集； 步骤S2、将服装数据集中的单品服装图像和描述文本数据输入视觉语义嵌入模块，建立服装图像和描述文本的关联性，并判断服装图像和描述文本是否匹配，若匹配则输入步骤S3的多层掩码模块内；若不匹配，则回到视觉语义嵌入模块继续匹配； 步骤S3、将服装数据集内服装图像和描述文本匹配的所有单品输入多层掩码模块，计算单品间的相关性； 所述步骤S3中多层掩码模块计算单品间的相关性的方法包括以下步骤S3A至步骤S3C： 步骤S3A、任意输入一个服装套装O，并随机遮盖掉第i件单品，获得关于这个单品的上下文表示，从而得到向量Fa，再随机遮盖掉第j件单品，获得关于这个单品的上下文表示，从而得到向量Fb； 步骤S3B、通过Transformer编码器提取a和b的全局特征，计算公式如下： Ga＝EncoderFa×Maski Gb＝EncoderFb×Maskj 其中，Ga表示a全局特征，Gb表示b全局特征； 步骤S3C、通过计算全局特征的相关矩阵RGa,Gb的大小来判断两件单品的相关性，R越大则表明相关性越高，第i件单品相对于第j件单品的相关性R，其计算公式如下： R＝Ga×Gb 其中，Ga表示a全局特征，Gb表示b全局特征；步骤S4、将服装数据集中的多套服装套装输入服装兼容性预测模型对模型进行训练，得到训练好的服装兼容性预测模型； 步骤S5、利用训练好的服装兼容性预测模型对兼容性进行预测。

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