华南农业大学;桂林智慧产业园有限公司王栋获国家专利权
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龙图腾网获悉华南农业大学;桂林智慧产业园有限公司申请的专利一种基于超图Transformer的多标签图像分类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：CN119478507B 。
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：202411523084.7，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种基于超图Transformer的多标签图像分类方法是由王栋;顾正燊;付升武;徐颂华;王春光设计研发完成，并于2024-10-29向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于超图Transformer的多标签图像分类方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于超图Transformer的多标签图像分类方法，与现有技术相比，具备以下有益效果：1构建了一种基于超图Transformer的多标签图像分类模型，该模型在挖掘顶点之间复杂关系时表现出更强的抗噪能力和泛化性，从而提高了分类的准确率；2提出一种自适应超图Transformer的网络模型，该模型定义一种图像内容感知的超图关联矩阵，并通过注意力机制构建顶点间的超图关联关系，从而增强模型的鲁棒性。
本发明授权一种基于超图Transformer的多标签图像分类方法在权利要求书中公布了：1.基于超图Transformer的多标签图像分类方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：利用特征提取网络提取图像的特征； S2：利用语义解耦模型对所提取图像特征进行解耦获取所有可能类的语义特征； S3：构建超图Transformer模型对解耦的语义特征进行联合优化； S4：根据优化的特征对图像进行多标签分类； 所述语义解耦模型为语义特征交互网络，具体为利用低秩双线性池化操作对所述图像进行目标语义特征的解耦； 所述步骤S3为利用所述超图Transformer模型优化所述步骤S2得到的目标语义特征； 所述步骤S3包括以下子步骤： S31：结合所述步骤S2所获取的目标语义特征与注意力机制，对超图的关联矩阵加权，以计算超边特征； S32：结合所述步骤S31所计算的超边特征与注意力机制，对超图的关联矩阵加权，以更新顶点特征。
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