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龙图腾网获悉余姚市机器人研究中心;浙江大学申请的专利一种基于掩码与匹配的零样本草图检索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：CN119848283B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-23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：202411815334.4，技术领域涉及：G06F16/58；该发明授权一种基于掩码与匹配的零样本草图检索方法是由周阳;王进;方鹤鸣;李智慧;黄恺翔设计研发完成，并于2024-12-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于掩码与匹配的零样本草图检索方法在说明书摘要公布了：本发明属于零样本草图检索技术领域，公开了一种基于掩码与匹配的零样本草图检索方法，首先，设计一种视觉‑跨语言采样器，该模块利用语义标签生成掩码，屏蔽图像中与草图目标无关的语义信息，优化跨域匹配的语义对齐效果。然后，设计了净化掩码匹配模块，包括特征重构和语义交互两部分，通过迫使图像编码器重建掩盖特征来抑制冗余语义，利用变换器解码器促进草图和图像特征之间的跨域交互，从而实现更精细的语义匹配。最后，结合三元组损失、重构损失和交互损失的训练机制，使得模型能够在净化后的语义空间中显著提升检索准确率。该方法通过掩码掩盖图像中的干扰元素并实现纯净的草图‑图像匹配，从而有效解决草图与自然图像之间的语义差异问题。

本发明授权一种基于掩码与匹配的零样本草图检索方法在权利要求书中公布了：1.一种基于掩码与匹配的零样本草图检索方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1：对输入的草图和图像数据分别使用VisionTransformer编码器架构进行特征嵌入，从而为后续的跨域匹配提供统一的语义空间表示； 步骤2：在训练阶段，通过视觉-跨语言采样器对图像的语义特征进行筛选，根据语义标签生成语言掩码，以遮蔽自然图像中的无关特征，减少语义上的干扰，确保模型专注于重要的语义信息； 步骤3：将生成的掩码图像特征输入到净化掩码匹配模块，通过图像编码器对掩码后的图像特征进行重构，减少冗余语义，同时保留原始上下文信息； 步骤4：通过Transformer解码器对草图特征和掩码图像特征进行跨域语义交互，增强草图与图像之间的精细语义匹配； 步骤5：采用三元组损失、重构损失和交互损失三种损失函数共同训练模型，所述三元组损失用于优化草图与图像间的语义对齐；所述重构损失则保证遮罩特征的高质量重建；所述交互损失则是为了提高跨域语义交互的准确性； 步骤6：推理阶段，利用训练好的双编码器进行草图与图像相似度计算，无需额外的掩码生成或复杂的跨域交互步骤，从而实现高效的草图图像检索。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人余姚市机器人研究中心;浙江大学，其通讯地址为：315400 浙江省宁波市余姚市凤山街道冶山路479号科创大厦12楼；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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