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龙图腾网获悉杭州智元研究院有限公司申请的专利一种基于累计注意力图与杰卡德相似系数的视觉变换器模型评估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：CN120375005B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-19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：202510850585.4，技术领域涉及：G06V10/44；该发明授权一种基于累计注意力图与杰卡德相似系数的视觉变换器模型评估方法是由谢隽然;何汝明;刘珂;尚鹏辉;洪一帆;刘述设计研发完成，并于2025-06-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于累计注意力图与杰卡德相似系数的视觉变换器模型评估方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于累计注意力图与杰卡德相似系数的视觉变换器模型评估方法，该方法包括以下步骤：初始化设置；训练一个作为参考的基于完整注意力的视觉变换器模型；训练多个备选的基于分组注意力的视觉变换器模型；在少量校准数据前向传播过程中记录所述视觉变换器模型中关键层的注意力图；确定所述视觉变换器模型中关键层的累计注意力图；确定杰卡德相似系数；根据所述杰卡德相似系数选择最优的视觉变换器模型。本发明能够在最终效果差异微小的各个分组注意力模型中，提高差异性指标，更利于找到更优异和可解释性更强的模型。

本发明授权一种基于累计注意力图与杰卡德相似系数的视觉变换器模型评估方法在权利要求书中公布了：1.一种基于累计注意力图与杰卡德相似系数的视觉变换器模型评估方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1、选择具体的视觉感知任务、数据集、模型架构设置，完成初始化设置； 步骤2、利用所述视觉感知任务、数据集、模型架构设置，训练一个作为参考的基于完整注意力的视觉变换器模型； 步骤3、利用所述视觉感知任务、数据集、模型架构设置，训练多个备选的基于分组注意力的视觉变换器模型； 步骤4、选取所述数据集中的少量校准数据，将所述少量校准数据输入所述基于完整注意力的视觉变换器模型和所述基于分组注意力的视觉变换器模型中，在所述少量校准数据前向传播过程中记录所述视觉变换器模型中关键层的注意力图； 步骤5、根据所述视觉变换器模型中关键层的注意力图，确定所述视觉变换器模型中关键层的累计注意力图； 步骤6、将各备选的基于分组注意力的视觉变换器模型的累计注意力图与视觉变换器模型的对应位置累计注意力图进行比较，确定杰卡德相似系数； 所述杰卡德相似系数定义为两个集合交集的大小与并集的大小之比，数值范围在0到1之间，数值越大表示两个集合越相似；第一注意力图和第二注意力图之间的相似性表示为： ； 在所述基于完整注意力的视觉变换器模型和所述基于分组注意力的视觉变换器模型之间，计算它们对应层的累计注意力图的杰卡德相似系数，具体步骤如下： 获取注意力图：从两种不同的视觉变换器模型中提取对应层的注意力图； 计算累计注意力图：对于每一层，将该层的所有注意力头的结果进行汇总或平均，得到该层的累计注意力图； 计算交集和并集：对于每一对累计注意力图，计算它们的交集和并集； 计算杰卡德相似系数：使用上述公式，计算每一对累计注意力图的杰卡德相似系数； 步骤7、根据所述杰卡德相似系数选择最优的视觉变换器模型。

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