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龙图腾网获悉重庆大学申请的专利文本引导的零样本目标计数方法、装置、产品及电子设备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：CN120219825B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-22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：202510284986.8，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权文本引导的零样本目标计数方法、装置、产品及电子设备是由桑军;钱城;朱鹏;叶宇;胡春强;夏晓峰设计研发完成，并于2025-03-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本文本引导的零样本目标计数方法、装置、产品及电子设备在说明书摘要公布了：本发明属于计算机图像技术领域，提供文本引导的零样本目标计数方法、装置、产品及电子设备；目标计数方法包括：输入查询图像至视觉编码器获得视觉嵌入，提取视觉编码器的多个中间层特征；输入目标类别名称文本至文本编码器获得文本嵌入；对视觉嵌入进行重塑获得视觉补丁嵌入，对多个中间层特征进行重塑获得多个中间层补丁嵌入；输入文本嵌入、视觉补丁嵌入和多个中间层补丁嵌入至自适应多视图特征融合模块获得自适应多视图相似性图；输入自适应多视图相似性图、文本嵌入、多个中间层特征和视觉补丁嵌入至解码器生成目标类别对应的密度估计图；本发明利用视觉编码器的多个中间层特征，生成更为精确的密度估计图，增强了目标定位和计数的准确性。

本发明授权文本引导的零样本目标计数方法、装置、产品及电子设备在权利要求书中公布了：1.文本引导的零样本目标计数方法，其特征在于，包括： 输入查询图像至视觉编码器获得视觉嵌入，并提取视觉编码器的多个中间层特征； 输入目标类别名称文本至文本编码器获得文本嵌入； 对视觉嵌入进行二维重塑获得视觉补丁嵌入，分别对多个中间层特征进行二维重塑获得多个中间层补丁嵌入； 输入文本嵌入、视觉补丁嵌入和多个中间层补丁嵌入至自适应多视图特征融合模块获得自适应多视图相似性图； 输入自适应多视图相似性图、文本嵌入、多个中间层特征和视觉补丁嵌入至解码器，解码器生成目标类别对应的密度估计图； 其中，所述自适应多视图特征融合模块包括： 多视图分支，用于基于文本嵌入与多个中间层补丁嵌入的相似度获取多视图相似性图； 单视图分支，用于基于文本嵌入和视觉补丁嵌入的相似度获得第一相似性图； 自适应跳跃连接单元，连接多视图相似性图和第一相似性图获得组合特征，将组合特征进行卷积处理获得融合相似性图，利用学习获得的融合权重加权组合第一相似性图和融合相似性图获得自适应多视图相似性图； 从视觉编码器提取了N-1个中间层特征，将N-1个中间层特征和视觉补丁嵌入按照在视觉编码器中的层级从低到高的顺序排列成视觉特征嵌入序列; 所述解码器包括N个解码层,N为大于或等于2的正整数； 第N层解码层包括依次连接的第N层交叉注意力模块、第N层重塑单元、第N层卷积层、第N层上采样单元和第N层乘法单元；其中，第N层交叉注意力模块以第N个视觉特征嵌入为查询矩阵，以文本嵌入同时作为键矩阵和值矩阵；第N层乘法单元用于对自适应多视图相似性图和第N层上采样单元的上采样图进行元素级乘法获得第N层解码特征； 第m层解码层包括依次连接的第m层交叉注意力模块、第m层重塑单元、第m层相加单元、第m层卷积层、第m层上采样单元和第m层乘法单元；其中，第m层交叉注意力模块以第m个视觉特征嵌入为查询矩阵，以文本嵌入同时作为键矩阵和值矩阵；第m层相加单元用于将第m层重塑单元的输出特征与第m+1层解码特征进行元素级相加，第m层乘法单元用于对自适应多视图相似性图和第m层上采样单元的上采样图进行元素级乘法获得第m层解码特征，m为正整数且1＜m＜N; 第一层解码层包括依次连接的第一层交叉注意力模块、第一层重塑单元、第一层相加单元和第一层卷积层；第一层交叉注意力模块以第一个视觉特征嵌入为查询矩阵，以文本嵌入同时作为键矩阵和值矩阵；第一层相加单元用于将第一层重塑单元的输出特征与第二层解码特征进行元素级相加。

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