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龙图腾网获悉西北工业大学申请的专利一种视觉语言预训练大模型的小样本行为识别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：CN118070878B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-21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：202410153249.X，技术领域涉及：G06N3/0985；该发明授权一种视觉语言预训练大模型的小样本行为识别方法是由曹聪琦;张越然;吕勤毅;闵令通;张艳宁设计研发完成，并于2024-02-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种视觉语言预训练大模型的小样本行为识别方法在说明书摘要公布了：本公开实施例是关于一种视觉语言预训练大模型的小样本行为识别方法。本公开实施例采用元学习的方式，即模仿新类别上的小样本任务形式来完成在基类数据集上的微调。在元学习阶段中，每次从基类数据集中随机抽取并构造N‑wayK‑shot的元学习任务：随机选N个类别的行为识别数据，然后每个类别的行为识别数据随机抽取K+C个视频样本，其中前K个视频样本作为小样本支持集，后C个视频作为待分类的查询样本组成查询集。每个元学习任务中全部N×C个查询视频的分类损失作为优化目标，通过一定数量的随机抽取的元学习任务让视觉语言预训练大模型逐步适应到小样本行为识别的任务域。

本发明授权一种视觉语言预训练大模型的小样本行为识别方法在权利要求书中公布了：1.一种视觉语言预训练大模型的小样本行为识别方法，其特征在于，该方法包括： 构建视觉语言预训练模型；其中，所述视觉语言预训练模型的最后一层神经网络的参数设置为可更新参数，其他层神经网络的参数设置为冻结参数； 在基类数据集中选取N个类别的行为识别数据，并在每个类别的所述行为识别数据中选取K+C个视频样本；其中，前K个所述视频样本组成第一支持集，后C个所述视频样本组成第一查询集； 分别将所述第一支持集和所述第一查询集输入至所述视觉语言预训练模型中的图像特征提取器中，分别得到第一支持集视频特征和第一查询集视频特征，并分别对所述第一支持集视频特征和所述第一查询集视频特征进行平均池化； 将平均池化后的所述第一支持集视频特征进行类内平均池化，得到N个类别的第一代表类原型特征； 将所述第一支持集的类别的文本标签分别套入提示模板，得到第一文本标签提示集，并将所述第一文本标签提示集输入至所述视觉语言预训练模型中冻结的文本特征提取器中，以得到N个类别的第一语义特征； 根据所述第一查询集视频特征与所述第一代表类原型特征，计算第一视觉相似度； 根据所述第一查询集视频特征与所述第一语义特征，计算第一语义相似度； 利用哈德曼积将所述第一视觉相似度和所述第一语义相似度融合，以得到所述第一查询集视频特征的预测结果。

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