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龙图腾网获悉天津职业技术师范大学(中国职业培训指导教师进修中心)申请的专利一种基于因果启发的对比学习图像识别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：CN116912555B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-31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：202310675401.6，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种基于因果启发的对比学习图像识别方法是由朱晓松;杨彬;杨耿煌;张驰;李爽设计研发完成，并于2023-06-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于因果启发的对比学习图像识别方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于因果启发的对比学习图像识别方法，通过准备包含多个域的图像分类数据集；使用卷积神经网络构建图像特征提取器g；使用线性回归构建分类器c；采用取一法将数据集划分为训练集和验证集，联合训练g和c并得到它们的权重参数；在g之后先后接入特征转化器t和自编码器{e,d}；从训练集中任选两个域作为对比数据集用来联合训练模型C＝{g,t,e,d,c}，通过优化模型参数最终得到图像分类模型C。本发明将目标特征划分为本质特征和域特征两部分，并基于不同域间的目标存在相同本质特征和不同域特征的假设，构建对比学习模型及损失函数，同时提出了一种对比训练策略，使得图像分类模型在实际应用中取得较好的效果。

本发明授权一种基于因果启发的对比学习图像识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于因果启发的对比学习图像识别方法，其特征在于：包括以下步骤： 步骤1、准备包含多个域的图像分类数据集D； 步骤2、使用取一法将数据集D划分为训练集Dtrain和验证集Dval； 步骤3、使用卷积神经网络和线性回归模型分别构建特征提取器g和分类器c，然后使用训练集Dtrain对{g,c}，由特征提取器g和分类器c组成，进行联合训练，通过不断调整训练参数，验证{g,c}模型在Dval上的表现，从多个验证结果中选择识别精度最高的结果，并保存其对应的{g,c}权重参数； 步骤4、对步骤2的数据集Dtrain进行预处理：从Dtrain中任选两个不同分布的数据子集Du和Dv，通过域内样本随机采样来填充较少样本的数据集，使得Du和Dv中样本数量相同； 步骤5、搭建对比学习网络C：构建特征提取器和分类器，使之分别与特征提取器g和分类器c网络结构相同，并在其间先后加入特征转换器t和自编码器{e,d}，并使用步骤3中特征提取器g和分类器c的权重参数分别初始化和； 步骤6、构建对比学习网络的损失函数 步骤7、将步骤4中处理后的数据子集对用于训练对比学习网络C={,t,e,d,}，从训练集train中选择不同组合的“域对”来训练C，训练中，不断调整特征转换器t、自编码器参数e和d的网络层数、神经元数量、学习率大小、网络迭代数及SGD参数，验证对比学习网络C在val上的表现，从多个验证结果中选择识别精度最高的结果，并保存其对应对比学习网络C权重参数。

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天津职业技术师范大学(中国职业培训指导教师进修中心)，其通讯地址为：300222 天津市津南区大沽南路1310号天津职业技术师范大学；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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