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龙图腾网获悉杭州电子科技大学申请的专利一种基于属性驱动融合的文本引导知识蒸馏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：CN120494040B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-30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：202510977213.8，技术领域涉及：G06N3/096；该发明授权一种基于属性驱动融合的文本引导知识蒸馏方法是由张新;吴治凡;殷昱煜;王东京;梁婷婷设计研发完成，并于2025-07-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于属性驱动融合的文本引导知识蒸馏方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于属性驱动融合的文本引导知识蒸馏方法，该方法首先构建多模态数据集以及各模态的硬属性字符串，将多模态数据集和硬属性字符串输入到属性驱动的跨模态动态融合模块中，实现多模态图像自适应融合。然后基于硬属性字符串组合生成可学习交替提示文本序列，经由多模态大模型文本编码器及多层感知机，对融合后的图像特征进行特征调制。最后基于以上融合及调制特征训练教师模型，并指导学生模型完成知识蒸馏。本发明有效提升教师模型构建特征的鲁棒性及其所传递知识的全面性，显著增强学生模型的学习效率、泛化能力及其在多噪声干扰复杂实际环境下的表现。

本发明授权一种基于属性驱动融合的文本引导知识蒸馏方法在权利要求书中公布了：1.一种基于属性驱动融合的文本引导知识蒸馏方法，其特征在于，包括以下步骤： S1.对RGB图像数据集，分别通过边缘检测、显著性检测图像处理生成多模态图像数据集，同时分别构建各模态的硬属性字符串，具体实现过程如下： S11.获取由一系列RGB图像组成的RGB图像数据集，是RGB图像的通道数，和是RGB图像的高度和宽度； S12.对所有RGB图像进行边缘检测和显著性检测，分别生成对应的边缘图像和显著性图像，其中是边缘图像的通道数，是显著性图像的通道数，多模态图像数据集由RGB图像、边缘图像、显著性图像三种类型图像组成； S13.构建各模态的硬属性字符串集合，包含RGB图像特征属性、边缘图像特征属性、显著性图像特征属性；各模态中的每个类别对应一种通用的硬属性字符串，RGB图像特征属性由对象主体描述和RGB核心属性描述构成；边缘图像特征属性由对象主体描述、边缘检测算法描述、边缘核心属性描述构成；显著性图像特征属性由对象主体描述、显著性检测算法描述、显著性核心属性描述构成； S2.将多模态图像数据集和各模态的硬属性字符串输入属性驱动的跨模态动态融合模块，实现多模态图像数据集的自适应融合，得到融合特征； S3.基于硬属性字符串组成可学习交替提示序列，生成参数对融合特征进行个性化特征调制，得到调制融合特征； S4.将调制融合特征训练教师模型，基于RGB图像数据集训练学生模型，将教师模型的知识迁移到学生模型中，同时对学生模型和可学习交替提示序列进行优化，完成知识蒸馏。

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