恭喜中国传媒大学杨盈昀获国家专利权
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龙图腾网恭喜中国传媒大学申请的专利基于跨粒度自蒸馏的视频-文本跨模态检索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：CN114548293B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-13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：202210174138.8，技术领域涉及：G06F18/22；该发明授权基于跨粒度自蒸馏的视频-文本跨模态检索方法是由杨盈昀;王家宸;花妍设计研发完成，并于2022-02-24向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于跨粒度自蒸馏的视频-文本跨模态检索方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于跨粒度自蒸馏的视频‑文本跨模态检索方法。该方法旨在通过细粒度交互相似度提供伪标签，解决跨模态对比学习中二元标签不够平滑，不符合真实情况的问题。该方法首先设计了一个筛选模块，为各模态筛选一部分关键tokens，用于计算token级细粒度相似度。接着以此细粒度相似度作为软标签，结合对比损失，联合优化各模态编码器。本方法在训练阶段时引入跨粒度自蒸馏来改善对比学习标签的天然缺陷，但在检索时并不会有额外的计算消耗，因此是一种高效的方法。
本发明授权基于跨粒度自蒸馏的视频-文本跨模态检索方法在权利要求书中公布了：1.基于跨粒度自蒸馏的视频-文本跨模态检索方法，包括如下步骤：步骤1、将不同模态的输入经过基于Transformer的各模态编码器，得到一系列特征向量；步骤2、对各模态编码器产生的特征序列进行平均池化，得到各模态的粗粒度表示特征；推理时，直接使用该表示特征进行向量检索；训练时，使用此表示特征在大小为b的mini-batch内计算任意两个样本的跨模态相似度sTi,Vj，从而构成粗粒度的相似度矩阵并通过交叉熵计算InfoNCE损失步骤3、该步骤仅在训练时执行；通过tokens筛选模块，为各模态选出一部分“更重要”的tokens，再通过这些关键tokens间的细粒度交互产生任意两个样本的跨模态相似度伪标签st2vTi,Vj和sv2tVj,Ti，并通过KL散度计算跨粒度自蒸馏损失步骤4、该步骤仅在训练时执行；通过超参数λ计算最终损失基于此损失对网络进行迭代优化。
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2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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