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龙图腾网获悉中山大学申请的专利一种交互式语义感知自学框架及可解释视觉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：CN117541855B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-08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：202311445276.6，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种交互式语义感知自学框架及可解释视觉识别方法是由王可泽;姜浩;林倞;李昊伟;陈俊皓;万文韬;薛磊设计研发完成，并于2023-11-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种交互式语义感知自学框架及可解释视觉识别方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种交互式语义感知自学框架及可解释视觉识别方法，所述交互式语义感知自学框架包括教师模块和学生模块；所述学生模块用于视觉识别，所述教师模块用于对所述学生模块进行语义指导；所述学生模块将计算得出的分片‑特征对输入到教师模块，教师模块将计算得出的富含语义的切片输出到学生模块；所述教师模块包括第一编码器、类别概念库和相似度比较子模块；所述学生模块包括分片库、第二编码器和特征选择子模块。本发明准确捕获不同粒度的特征，泛化性和准确性方面表现出色，增强抽象语义概念与具体图像区域对齐的可解释性，兼容不同结构网络。

本发明授权一种交互式语义感知自学框架及可解释视觉识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于交互式语义感知自学系统的可解释视觉识别方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：将图像分片后分别输入到教师模块和学生模块，初始化教师模块和学生模块； S2：学生模块对分片后的图像进行特征选择生成分片-特征对； S3：使用分片-特征对在教师模块查询对应索引并生成补丁特定的特征响应； S4：教师模块将特征响应与索引对进行比较，识别生成富含语义的切片，具体过程如下： 1相似度比较 构造一个矩阵，有行和列，其中是输入批量大小，是输入的原始样本中切分的数量，使用余弦相似度来计算相似性： 其中，表示输入批次中第i个样本的第j个补丁特征与对应类别概念补丁特征的相似性，即相似补丁特征，是特征响应中的第j个元素，是特征向量的第j个元素； 2语义补丁优化 进一步选择每个样本中的相似补丁特征作为语义补丁： 其中表示语义补丁优化后的新样本，表示语义补丁优化前的样本，top-表示前个相似性最高的补丁特征，表示选择后的语义补丁特征，表示归一化后的语义补丁特征； 3样本优化 构建样本相似度向量，它是一个维向量，每个元素表示在类别概念库中当前样本特征与当前样本特征的类别表示之间的相似度，其中是输入样本的批量大小，然后选择前个相似性最高的样本特征样本；经过上述优化后，教师模块产生了带有语义补丁的选定有用样本，即富含语义的切片； S5：使用富含语义的切片更新教师模块和学生模块； S6：使用更新后的学生模块进行图片分类。

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