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龙图腾网获悉网易(杭州)网络有限公司申请的专利多模态特征提取网络的训练方法及三维特征表示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：CN116958957B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-01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：202310938930.0，技术领域涉及：G06V20/64；该发明授权多模态特征提取网络的训练方法及三维特征表示方法是由王昊为;唐霁霁;张荣升;赵敏达;李林橙;赵增;吕唐杰;胡志鹏设计研发完成，并于2023-07-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本多模态特征提取网络的训练方法及三维特征表示方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种多模态特征提取网络的训练方法及三维特征表示方法，包括：获取多模态训练数据集；其中，多模态训练数据集包括三维模型、三维模型对应的多角度渲染图像集和类别文本树；通过初始特征提取网络，分别提取三维模型的第一点云特征向量、多角度渲染图像集的第一图像特征向量、类别文本树的第一文本特征向量；通过跨模态联合条件建模网络，基于第一图像特征向量和第一文本特征向量确定联合模态特征向量；基于第一点云特征向量、第一文本特征向量和联合模态特征向量对初始特征提取网络进行训练，得到目标特征提取网络。本发明可以改善现有技术存在的信息退化、协同不足等问题。

本发明授权多模态特征提取网络的训练方法及三维特征表示方法在权利要求书中公布了：1.一种多模态特征提取网络的训练方法，其特征在于，包括： 获取多模态训练数据集；其中，所述多模态训练数据集包括三维模型、所述三维模型对应的多角度渲染图像集和类别文本树； 通过初始特征提取网络，分别提取所述三维模型的第一点云特征向量、所述多角度渲染图像集的第一图像特征向量、所述类别文本树的第一文本特征向量；所述初始特征提取网络包括点云特征提取子网络和结构化多模态数据组织子网络；其中，通过所述点云特征提取子网络，提取所述三维模型的第一点云特征向量；通过所述结构化多模态数据组织子网络，对所述多角度渲染图像集进行临近采样处理得到多角度渲染图像子集，提取所述多角度渲染图像子集的第一图像特征向量；以及，从所述类别文本树中确定所述三维模型所属的目标父类别文本和目标子类别文本，提取所述目标子类别文本的第一文本特征向量； 通过跨模态联合条件建模网络，基于所述第一图像特征向量和所述第一文本特征向量确定联合模态特征向量；所述跨模态联合条件建模网络用于将语言知识融入视觉模态来建模联合模态；其中，通过跨模态联合条件建模网络，对所述第一图像特征向量和所述第一文本特征向量进行矩阵乘法得到混淆矩阵；其中，所述混淆矩阵用于表征所述目标子类别文本相对于不同渲染角度的所述第一图像特征向量的概率分布；通过跨模态联合条件建模网络，利用所述混淆矩阵对不同渲染角度的所述第一图像特征向量进行加权，得到联合模态特征向量； 基于所述第一点云特征向量、所述第一文本特征向量和所述联合模态特征向量对所述初始特征提取网络进行训练，得到目标特征提取网络。

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