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龙图腾网获悉浪潮电子信息产业股份有限公司申请的专利一种基于增量学习的图像分类方法、设备、介质及产品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：CN119206364B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-17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：202411455580.3，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种基于增量学习的图像分类方法、设备、介质及产品是由张繁昊;王超;吴韶华设计研发完成，并于2024-10-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于增量学习的图像分类方法、设备、介质及产品在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于增量学习的图像分类方法、设备、介质及产品，涉及机器学习技术领域，包括：将各增量学习任务对应的图像数据输入至预设自适应特定提示生成器中，以生成各所述图像数据对应的特定提示向量，并通过预先训练的通用提示生成器确定各所述图像数据对应的通用提示向量；基于所述特定提示向量和所述通用提示向量生成第一输入向量，以及基于所述特定提示向量生成第二输入向量；利用所述第一输入向量和所述第二输入向量对目标图像分类模型进行优化，并利用优化后的所述目标图像分类模型对图像分类任务中的待分类图像进行分类。通过基于自适应提示以及通用提示的双重提示自适应类增量学习，有助于避免模型在增量学习时灾难性遗忘的情况。

本发明授权一种基于增量学习的图像分类方法、设备、介质及产品在权利要求书中公布了：1.一种基于增量学习的图像分类方法，其特征在于，包括： 将各增量学习任务对应的图像数据输入至预设自适应特定提示生成器中，以生成各所述图像数据对应的特定提示向量，并通过预先训练的通用提示生成器确定各所述图像数据对应的通用提示向量； 基于所述特定提示向量和所述通用提示向量生成第一输入向量，以及基于所述特定提示向量生成第二输入向量； 利用所述第一输入向量和所述第二输入向量对目标图像分类模型进行优化，并利用优化后的所述目标图像分类模型对图像分类任务中的待分类图像进行分类； 其中，所述将各增量学习任务对应的图像数据输入至预设自适应特定提示生成器中，以生成各所述图像数据对应的特定提示向量，包括： 将各所述增量学习任务对应的所述图像数据输入至所述预设自适应特定提示生成器中，并利用所述预设自适应特定提示生成器的第一输入转置器对所述图像数据进行转置，以及对转置后的所述图像数据进行横向规范化； 将横向规范化后的所述图像数据输入至所述预设自适应特定提示生成器的多层感知层，通过所述多层感知层提取所述图像数据的特征表示，并基于所述特征表示生成所述图像数据对应的所述特定提示向量； 并且，所述基于所述特征表示生成所述图像数据对应的所述特定提示向量，包括： 将所述图像数据对应的所述特征表示输入至所述预设自适应特定提示生成器的线性转换层，并利用所述线性转换层基于预设缩放因子和预设偏移因子对所述特征表示进行调整； 基于调整后的所述特征表示生成若干自适应提示，并通过所述预设自适应特定提示生成器的第二输入转置器对所述自适应提示进行转置，以生成各所述图像数据对应的所述特定提示向量； 所述利用所述第一输入向量和所述第二输入向量对目标图像分类模型进行优化，包括： 分别将所述第一输入向量和所述第二输入向量输入至所述目标图像分类模型中的第一测试层和第二测试层，以对所述目标图像分类模型进行优化；所述第一测试层所在的模型深度为通用提示和特定提示共同作用的深度，所述第二测试层所在的模型深度为特定提示单独作用的深度。

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