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龙图腾网获悉浙江工商大学申请的专利一种针对缺乏文本信息的行人图像隐式类别提示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：CN117711070B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-10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：202410025270.1，技术领域涉及：G06V40/20；该发明授权一种针对缺乏文本信息的行人图像隐式类别提示学习方法是由李笑岚;陈新意设计研发完成，并于2024-01-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种针对缺乏文本信息的行人图像隐式类别提示学习方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种针对缺乏文本信息的行人图像隐式类别提示学习方法。本发明在视觉语言预训练模型的基础上首先经过其图像编码器分支得到对应行人图像的全局表征，在文本编码器分支上，在文本编码器之前加入本发明提出的行人图像隐式类别提示学习模块PID_Learner，再将行人图像对应的下标输入PID_Learner得到对应行人图像的隐式类别提示标记，然后将这些隐式类别提示标记作为输入由文本编码器得到对应行人图像的文本特征。本发明解决了当大量行人图像缺乏对应文本信息时，无法利用大型视觉语言预训练模型进行行人重识别下游任务的难题。

本发明授权一种针对缺乏文本信息的行人图像隐式类别提示学习方法在权利要求书中公布了：1.一种针对缺乏文本信息的行人图像隐式类别提示学习方法，其特征在于该方法包括以下步骤： 选取一组带有下标的行人图像，冻结文本编码器和图像编码器参数； 利用图像编码器提取该组行人图像的全局表征； 提取该组行人图像对应标签，获得行人类别隐式文本提示； 所述文本编码器根据得到的行人类别隐式文本提示进行文本编码，得到行人图像对应的文本特征； 利用监督对比损失函数来的文本特征和图像特征的相似度损失值进行模型训练； 其中，提取该组行人图像对应标签，获得行人类别隐式文本提示，具体是： 获取文本标记前缀prefix和文本标记后缀suffix，并进行通道扩充； 利用网络可学习参数cls_vector以及行人图像的下标信息label得到类别上下文特征cls_context； 将类别上下文特征cls_context和扩充通道后的prefix、suffix在第二个维度上进行拼接得到行人类别隐式提示PID_prompt； 其中，所述利用网络可学习参数cls_vector以及行人图像的下标信息label得到类别上下文特征cls_context，具体是： 设计一个针对行人所有类别的网络可学习参数cls_vector,通过行人图像的下标信息label,在网络可学习参数cls_vector上进行索引得到初步类别上下文特征； 将得到的初步类别上下文特征先进行层归一化，再通过多头自注意力机制学习类别上下文特征的不同位置的信息,最后与原来的类别上下文特征相加融合，得到最终的类别上下文特征cls_context。

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浙江工商大学，其通讯地址为：310018 浙江省杭州市下沙高教园区学正街18号；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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