买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉北京大学申请的专利一种基于层次化风格的条件文本-电商图片检索方法和系统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：CN116089645B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-14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：202211665322.9，技术领域涉及：G06F16/583；该发明授权一种基于层次化风格的条件文本-电商图片检索方法和系统是由彭宇新;陈彦哲;何相腾设计研发完成，并于2022-12-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于层次化风格的条件文本-电商图片检索方法和系统在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于层次化风格的条件文本‑电商图片的检索方法和系统。该方法包括以下步骤：1.建立条件文本‑电商图片数据库。2.通过滑动窗口机制和双阶段自注意机制将图像块的平均特征与图像块特征之间进行交互，得到图像块的共性特征。3.将共性特征通过图推理网络与图像块特征进行融合，并通过局部区域过滤网络过滤掉无用图像块特征，得到图像块的差异特征。4.将共性特征与差异特征通过低层‑高层交互融合得到风格特征。5.以风格特征作为查询样例，根据查询样例检索目标图片。本发明能够充分挖掘图像细粒度信息以及空间上下文信息，并学习包含风格的视觉特征与修改文本之间的融合对齐，比现有方法达到更高的检索准确率。

本发明授权一种基于层次化风格的条件文本-电商图片检索方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种基于层次化风格的条件文本-电商图片的检索方法，包括以下步骤： 建立条件文本-电商图片数据库，包含参考图片-修改文本-目标图片的三元组数据； 通过滑动窗口机制获得条件文本-电商图片数据库中参考图片的图像块，通过双阶段自注意力机制将图像块的平均特征与图像块特征之间进行交互，得到图像块的共性特征； 将共性特征通过图推理网络与图像块特征进行融合，并利用局部区域过滤网络过滤掉无用图像块特征，得到图像块的差异特征； 将共性特征与差异特征通过低层-高层交互融合得到风格特征，将其作为查询样例，根据查询样例检索目标图片； 所述双阶段自注意力机制为： 将图片分割为多个图像块，并提取特征得到图像块特征pi； 使用简单自注意力机制，将所有图像块特征pi的平均作为pr； 对pr使用多头注意力机制得到pm，通过如下公式计算图像块的共性特征pc： pc＝fc[pm,fqpr] 其中，fc和fq都为全连接层； 所述图像块的差异特征的构造方法为： 将每个图像块特征pi以及共性特征pc作为图节点，通过如下公式分别建立图推理网络中的点和边e： 其中，Win和Wout为全连接层，在入节点vin和出节点vout之间传递关联信息； 构建图推理网络后，通过如下公式更新图推理网络中的节点与边： 其中，L表示图推理网络的层数，表示全连接层；经过图推理网络后，共性特征pc与图像块特征之间充分关联完成信息交互，初步得到差异特征 为了减小不重要图像块对结果的干扰，设计过滤网络自适应地计算图像块的权重并更新得到过滤后的差异特征计算过程如下： 其中，σ为Sigmoid函数，BN为批标准化操作，Wf为全连接层，vi为图像块特征； 引入两个自学习参数α和β来平衡与的重要程度，并得到差异特征pd，如以下公式所示：

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北京大学，其通讯地址为：100871 北京市海淀区颐和园路5号北京大学；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”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。