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龙图腾网恭喜华东师范大学申请的专利利用注意力机制选择对比学习样本的图像到图像转换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：CN114926320B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-09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：202210251158.0，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权利用注意力机制选择对比学习样本的图像到图像转换方法是由孙力;胡雪琦设计研发完成，并于2022-03-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本利用注意力机制选择对比学习样本的图像到图像转换方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种利用注意力机制选择对比学习样本的图像到图像转换方法，其特点是将源域图像送入生成器转换为目标域图像，再将源域和目标域图像送入生成器的前半部分即编码器得到源域和目标域特征；构建自注意力模块，利用源域特征的自注意力矩阵选出若干相关性较强的特征作为对比学习样本；将自注意力模块嵌入到生成器中，训练一个生成对抗网络，实现图像从源域到目标域的转换。本发明与现有技术相比具有不引入参数，增加少量的计算量，就能显著地提高转换图像的质量的特点，方法简便，效率高，较好地解决了由于对比学习样本缺乏有效选择导致转换图像质量差的问题。

本发明授权利用注意力机制选择对比学习样本的图像到图像转换方法在权利要求书中公布了：1.一种利用注意力机制选择对比学习样本的图像到图像转换方法，其特征在于，该方法包括以下具体步骤：步骤1：将源域图像送入生成器转换为目标域图像，再将源域和目标域图像送入生成器的前半部分即编码器，得到源域和目标域特征；步骤2：构建自注意力模块，利用源域特征的自注意力矩阵中每行的信息熵判断特征的相关性，选出相关性强的特征作为对比学习的样本；步骤3：将构建的自注意力模块嵌入到生成器中，利用选出的样本，使用对比学习对生成对抗网络进行训练，实现图像从源域到目标域的转换；其中：所述生成器的前半部分即编码器，在源域和目标域之间共享参数；所述步骤2，具体包括：步骤2-1：计算L个源域特征之间的相似度，即查询值query与键值key矩阵相乘，经softmax函数处理后得到自注意力矩阵attn，其维度大小为L*L；步骤2-2：计算自注意力矩阵attn中每行的信息熵并进行升序排序，保留信息熵大的N行，得到选择后的自注意力矩阵attnQS，其维度大小为N*L；步骤2-3：将选择后的自注意力矩阵attnQS分别与源域特征和目标域特征相乘，得到对比学习样本，其维度大小为N*d；所述自注意力模块嵌入到生成器中的方式为：自注意力模块连接在编码器后。

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