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龙图腾网获悉电子科技大学申请的专利基于两级提示的持续学习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：CN119810528B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-24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：202411871444.2，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权基于两级提示的持续学习方法是由匡平;吴明雨;冯志坤设计研发完成，并于2024-12-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于两级提示的持续学习方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于两级提示的持续学习方法，包括：将输入图像输入至参数冻结的CLIP图像编码器生成图像嵌入，并将图像嵌入与前缀标记拼接形成拼接图像嵌入；将输入图像对应的输入文本提示与类别名称关联形成第一级提示，并将第一级提示输入至参数冻结的CLIP文本编码器生成文本嵌入；计算图像嵌入和文本嵌入的相似度，并利用自适应权重对相似度进行调整、从而得到调整后的相似度分数中最大的K个值以形成第二级提示；将拼接图像嵌入和第二级提示输入至预训练模型VIT中，输出得到最终嵌入、并将最终嵌入进行softmax操作得到最终预测。本发明无需微调任何参数，不需要任何缓冲区来存储过去的实例样本，适用于数据隐私敏感的场景。

本发明授权基于两级提示的持续学习方法在权利要求书中公布了：1.基于两级提示的持续学习方法，其特征在于：包括： 将输入图像输入至参数冻结的CLIP图像编码器生成图像嵌入； 将输入图像对应的输入文本提示与类别名称关联形成第一级提示，并将所述第一级提示输入至参数冻结的CLIP文本编码器生成文本嵌入； 计算所述图像嵌入和文本嵌入的相似度，并利用自适应权重对相似度进行调整、从而得到调整后的相似度分数中最大的K个值以形成第二级提示； 将所述图像嵌入与前缀标记拼接形成拼接图像嵌入；所述前缀标记为训练完成的语言标记和训练完成的类标记比例相加得到，语言标记和类标记利用参数冻结的预训练模型VIT、参数冻结的CLIP图像编码器、参数冻结的CLIP文本编码器训练得到； 将所述拼接图像嵌入和第二级提示输入至预训练模型VIT中，输出得到最终嵌入、并进一步将所述最终嵌入进行softmax操作得到作为分类类别标签的最终预测； 将输入文本提示与类别名称关联形成第一级提示，包括： 将可学习的上下文向量p即输入文本提示与类别名称∈关联，形成第c类的文本描述作为第一级提示： ； 其中∈，是第c类名称的文本嵌入，表示第t个任务中的所有类别集合； 将所述第一级提示输入至参数冻结的CLIP文本编码器生成文本嵌入，包括： ； 式中，kt表示文本嵌入，表示参数冻结的CLIP文本编码器，t表示任务编码； 所述计算所述图像嵌入和文本嵌入的相似度，包括： 通过匹配查询与键来计算相似度分数，以检索第二级提示： ； 其中i代表当前任务中的类编码，表示余弦距离相似性；相似度分数随后被投影到共享空间； 所述利用自适应权重对相似度进行调整、从而得到调整后的相似度分数中最大的K个值以形成第二级提示，包括： ； 其中表示从给定的一组值中选取最大的K个值的操作，表示自适应权重。

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