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龙图腾网恭喜浙江大学申请的专利基于关系独立和特征适应器的关系增量场景图生成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：CN114972963B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-22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：202210343339.6，技术领域涉及：G06V20/00；该发明授权基于关系独立和特征适应器的关系增量场景图生成方法是由励雪巍;李玺;郑光聪;吉娜烨;于云龙;王健设计研发完成，并于2022-03-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于关系独立和特征适应器的关系增量场景图生成方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于关系独立和特征适应器的关系增量场景图生成方法。该方法包括如下步骤：获取用于训练关系增量场景图生成的、带有数据集标签的训练数据集，包含基子数据集和N个增量子数据集；使用预训练的目标检测器检测出训练数据集所有图像中的所有物体，选定关系检测器；在基子数据集上使用关系独立的训练方法训练关系检测器；在N个增量子数据集依次使用关系独立的训练方法配合特征适应器训练关系检测器；使用在第N个增量子数据集上训练好的关系检测器作为最终的关系检测器。本发明充分利用前序子任务的模型，并对各个关系进行独立建模，能够更好地适应关系增量场景图生成任务。

本发明授权基于关系独立和特征适应器的关系增量场景图生成方法在权利要求书中公布了：1.一种基于关系独立和特征适应器的关系增量场景图生成方法，其特征在于包括以下步骤：S1、获取用于训练关系增量场景图生成的训练数据集；所述训练数据集包含基子数据集和N个增量子数据集，且每个子数据集均带有数据集标签；S2、构建一个经过预训练的目标检测器并检测出训练数据集所含图像中所有物体；同时针对各子数据集构建一个共享特征提取部分的关系检测器；S3、在基子数据集上使用关系独立的训练方法训练关系检测器；S4、以基子数据集上训练的关系检测器为基础模型，进一步在第1个增量子数据集使用关系独立的训练方法配合特征适应器训练出适用于第1个增量子数据集的关系检测器；S5、依次遍历其余增量子数据集将关系检测器依次在剩余N-1个增量子数据集上进行训练；训练过程中，对于满足m≥2的任意第m个增量子数据集，把第m-1个增量子数据集作为新的基子数据集，以新的基子数据集上训练的关系检测器为基础模型，按照S4中的关系独立的训练方法训练得到出适用于第m个增量子数据集的关系检测器；S6、使用在第N个增量子数据集上训练好的关系检测器作为最终的关系检测器，用于对目标图像生成场景图。

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