一种利用基于Graphormer的上下文推理网络进行图片预测分类的方法（需二变包一变）

本发明涉及一种利用基于Graphormer的上下文推理网络进行图片预测分类的方法，本发明提出了一种基于Graphormer的上下文推理模型，设计了一种度的中心性关系编码，该方法能够有针对性在区域间传播上下文信息，从而提高小目标检测的效率，利用Transformer对图结构中节点之间的语义和空间布局关系，以及节点本身的度中心性进行建模和推断，在提取小目标语义特征的同时尽可能保留其空间信息，有效解决了小目标的误检与漏检问题。

《一种利用基于Graphormer的上下文推理网络进行图片预测分类的方法（需二变包一变）》是一发明专利，专利号为 202210940698X，当前法律状态为已下证，由武汉纺织大学提出申请，发明人为陈佳;李熙洋;胡新荣;熊明福，申请日期为2022-08-06，公开（公告）日期为2025-06-27，国际专利分类号（IPC）为 G06V 10/774 (2022.01)，高新资质：未报高企，所属技术领域包括：图像分类方法计算机视觉人工智能遥感图像分析医学影像诊断‌工业质检‌自动驾驶感知系统图神经网络（GNN）Transformer架构图像预测分类。该专利已下发证书，权利稳定，适合直接办理转让过户，是企业申报高企、项目招投标、质押融资的优质标的。赋翼网提供从选品、尽调、合同签订到官方著录项目变更（过户）的一站式专利转让服务，专业顾问全程协助，确保交易合规、安全、高效。专利摘要：本发明涉及一种利用基于Graphormer的上下文推理网络进行图片预测分类的方法，本发明提出了一种基于Graphormer的上下文推理模型，设计了一种度的中心性关系编码，该方法能够有针对性在区域间传播上下文信息，从而提高小目标检测的效率，利用Transformer对图结构中节点之间的语义和空间布局关系，以及节点本身的度中心性进行建模和推断，在提取小目标语义特征的同时尽可能保留其空间信息，有效解决了小目标的误检与漏检问题。

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