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龙图腾网获悉电子科技大学(深圳)高等研究院申请的专利一种基于注意力机制的跨层图像文本交互提示学习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：CN119783020B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-17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：202411816387.8，技术领域涉及：G06F18/25；该发明授权一种基于注意力机制的跨层图像文本交互提示学习方法是由邵杰;曾向强;赵家铭;范江东;吴世涵;许辉设计研发完成，并于2024-12-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于注意力机制的跨层图像文本交互提示学习方法在说明书摘要公布了：本发明涉及多模态提示学习技术领域，公开了一种基于注意力机制的跨层图像文本交互提示学习方法，包括获取文本数据和图像数据；构建跨层图像文本交互提示学习网络模型；利用词嵌入模块将文本数据转化为词向量；利用文本编码器网络对词向量和文本提示向量进行多层级的注意力编码，得到文本编码；利用跨层交互提示学习模块对文本提示向量采用多头注意力机制生成图像提示向量；利用图切分模块将图像数据转化为块特征图；利用图像编码器网络对块特征图和图像提示向量进行多层级的注意力编码，得到图像编码；利用多模态对比学习模块对文本编码和图像编码进行多模态对比学习。本发明能够进一步提升多模态学习执行任务的准确性。

本发明授权一种基于注意力机制的跨层图像文本交互提示学习方法在权利要求书中公布了：1.一种基于注意力机制的跨层图像文本交互提示学习方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取文本数据和图像数据； 构建跨层图像文本交互提示学习网络模型；所述跨层图像文本交互提示学习网络模型包括词嵌入模块、文本编码器网络、图切分模块、图像编码器网络、跨层交互提示学习模块和多模态对比学习模块； 利用词嵌入模块将文本数据转化为词向量； 利用文本编码器网络对词向量和文本提示向量进行多层级的注意力编码，得到文本编码； 利用跨层交互提示学习模块对文本提示向量采用多头注意力机制生成图像提示向量； 利用图切分模块将图像数据转化为块特征图； 利用图像编码器网络对块特征图和图像提示向量进行多层级的注意力编码，得到图像编码； 利用多模态对比学习模块对文本编码和图像编码进行多模态对比学习； 利用跨层交互提示学习模块对文本提示向量采用多头注意力机制生成图像提示向量时，将文本编码器网络中每一个编码层对应的文本提示向量进行拼接，得到文本提示序列；然后对文本提示序列采用三个线性层转换得到词相关性向量、词权重向量和词信息向量；再将词相关性向量、词权重向量和词信息向量通过多头注意力机制计算输出序列；最后将输出序列拼接后通过线性层生成图像提示序列，根据图像提示序列得到图像提示向量。

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电子科技大学(深圳)高等研究院，其通讯地址为：518000 广东省深圳市龙华区观澜街道新澜社区观光路1301-78号银星智界二期2号楼；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”。

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