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龙图腾网恭喜南方科技大学申请的专利基于双层视觉的模型领域自适应方法、装置、终端及介质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：CN118212461B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-27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：202410359260.1，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权基于双层视觉的模型领域自适应方法、装置、终端及介质是由何志海;唐雨顺;陈烁硕;张毅;欧阳健;吴昊设计研发完成，并于2024-03-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于双层视觉的模型领域自适应方法、装置、终端及介质在说明书摘要公布了：本发明所提供的基于双层视觉的模型领域自适应方法、装置、终端及介质，方法包括：获取目标域图像，将目标域图像输入预训练的源域模型中，源域模型中添加有双层视觉条件标志，双层视觉条件标志用于学习领域特定特征的长期变化和领域偏移的样本实例特定特征的局部变化；利用所述源域模型中的嵌入层将目标域图像转换为图像块向量，将图像块向量和双层视觉条件标志输入源域模型的编码器中，反向传播更新双层视觉条件标志和源域模型的归一化层的参数，得到目标域模型；将目标域图像输入目标域模型中，得到对应的图像分类结果。本发明实时反向传播更新双层视觉条件标志和归一化层的参数，实时在线更新模型，提高了实际测试场景中的模型更新效率。

本发明授权基于双层视觉的模型领域自适应方法、装置、终端及介质在权利要求书中公布了：1.一种基于双层视觉的模型领域自适应方法，其特征在于，所述方法包括： 获取目标域图像，将所述目标域图像输入预训练的源域模型中，所述源域模型中添加有双层视觉条件标志，所述双层视觉条件标志用于学习领域特定特征的长期变化和领域偏移的样本实例特定特征的局部变化； 利用所述源域模型中的嵌入层将所述目标域图像转换为图像块向量，将所述图像块向量和所述双层视觉条件标志输入所述源域模型的编码器中，反向传播更新所述双层视觉条件标志和所述源域模型的归一化层的参数，得到目标域模型； 将所述目标域图像输入所述目标域模型中，得到对应的图像分类结果； 所述双层视觉条件标志包括：领域特定标志和样本实例特定标志，所述领域特定标志用于学习领域特定特征的长期变化，所述样本实例特定标志用于学习领域偏移的样本实例特定特征的局部变化；所述领域特定标志的初始化参数为源域模型中预训练的类标志，所述样本实例特定标志的初始化参数为零向量；所述类标志为第一层编码器的类标志； 其中，在更新所述领域特定标志、样本实例特定标志和所述源域模型的归一化层的参数时，均采用梯度下降法；在每个批次的目标域图像输入之前，将上一批次得到的目标域模型中样本实例特定标志的参数和梯度均置零。

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