中国人民解放军国防科技大学赵翔获国家专利权
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龙图腾网获悉中国人民解放军国防科技大学申请的专利基于模态协同视觉语言大模型分层剪枝的图像分割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：CN119762962B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-10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：202411735285.3，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权基于模态协同视觉语言大模型分层剪枝的图像分割方法是由赵翔;蒋超;廖劲智;刘庆鑫;李邹;段钰潇;吴继冰;黄宏斌设计研发完成，并于2024-11-29向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于模态协同视觉语言大模型分层剪枝的图像分割方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于模态协同视觉语言大模型分层剪枝的图像分割方法，包括以下步骤：获取遥感图像；将每个块中的编码视觉信息转换为具有语言信息的视觉表示；基于每个块的输出，将不同模态中功能相似的层进行分组；引入KL散度作为辅助目标支持参数重要性估计；计算模态协同重要性分数；计算每个权重的稀疏度；找到能最大限度保持模型性能的最优稀疏权重；根据层稀疏度执行视觉语言大模型的逐层剪枝；剪枝后的视觉语言大模型进行图像分割，并输出图像分割结果。本申请构建来自不同模态的VLM层之间的跨模态依赖关系，基于全局跨模态信息的逐层剪枝；利用原始模型的软目标，能够从原始模型中获益并保留其行为特性。
本发明授权基于模态协同视觉语言大模型分层剪枝的图像分割方法在权利要求书中公布了：1.基于模态协同视觉语言大模型分层剪枝的图像分割方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取遥感图像； 给定校准数据集和视觉编码器，其中，N为视觉编码器的层数，为视觉编码器的权重，为视觉输入，为语言输入，T是数据集中数据的数量，利用预训练的Q-Former，将图像中每个块的编码视觉信息转换为具有语言信息的视觉表示； 基于每个块的输出，将不同模态中功能相似的层进行分组； 引入KL散度作为辅助目标支持参数重要性估计； 计算模态协同重要性分数，将模态协同重要性分数分配给同组内的所有权重； 获得每层中各权重的重要性分数后，计算每个权重的稀疏度； 在层稀疏度和校准数据集的基础上，找到能最大限度保持模型性能的最优稀疏权重； 根据层稀疏度和执行视觉语言大模型的分层剪枝； 剪枝后的视觉语言大模型进行图像分割，并输出图像分割结果。
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