【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及计算机视觉与机器学习，尤其涉及一种域泛化(domaingeneralization，dg)技术。
技术介绍
1、目前的域泛化技术主要方法包括学习跨域不变的表示特征。例如，不变风险最小化(invariant risk minimization，irm)专注于学习在不同域中表现一致的预测因子，依赖于大量领域数据和高昂的计算成本，使得在资源受限的情况下难以应用。而域对抗神经网络(domain adversarial neural networks，dann)通过域分类器的使用，鼓励模型学习在不同域中无法区分的特征。但dann对于极端域差异的适应性有限，且训练过程中模型稳定性难以保证。此外，元学习在域泛化中通过模拟训练期间的域变化被有效利用，例如模型无关元学习(model-agnostic meta-learning，maml)通过优化，使模型能够快速适应新域。此方法的缺点是对初始模型的依赖性强，且对超参数极为敏感，稍有不慎便可能导致模型过拟合。数据增强方法如mixup和cutmix通过结合不同域的特征和标签生成合成训练示例，增强模型的泛化能力，但在实际操作中可能导致模型对真实数据的敏感性下降。集成方法通过组合来自多个模型或模型变体的预测，提高了对域变化的鲁棒性。然而，这种方法的缺点是增加了模型的复杂度和运行时资源消耗。
2、随着大规模多模态数据的利用，vlp技术通过预训练模型来学习视觉和文本间的语义对应关系。尽管vlp如vilbert和lxmert等模型在处理跨模态信息方面表现出色，但这些技术的主要限制在于对
3、从nlp领域扩展至计算机视觉的提示学习技术通过调整预训练模型输入中的少量参数来适应新任务或域。此方法虽在多模态学习中展示了灵活性，如clip使用语言提示有效地分类跨域图像。但是，现有的提示学习方法如coop、cocoop及maple虽然在单模态学习上取得进展，却常常因为提示结构的静态性或不灵活性，以及多模态整合的不平衡，导致在实际多模态应用场景中效果有限。
4、综上所述，尽管现有技术在域泛化领域取得了一定的进展，但它们仍未能有效解决在多模态场景下的泛化问题，尤其是在资源效率和模型适应性方面存在明显短板。
技术实现思路
1、有鉴于此，本专利技术的目的在于提出一种结合视觉-语言预训练和提示学习的域泛化方法，能够提高模型在未见领域的准确性和效率，解决现有技术中存在的问题。
2、根据本专利技术的一个方面，一种结合视觉-语言预训练和提示学习的域泛化方法，所述方法基于一训练完成的多模态模型以及植入该模型的至少一个域提示生成器，所述模型包括至少一个图像编码器、至少一个文本编码器；
3、获取多域文本数据集及多域图像数据集，并利用模型从多域文本数据集提取每条文本数据对应的第一文本特征，以及，从多域图像数据集提取每张图像数据对应的第一图像特征；
4、在图像编码器中嵌入可学习向量，并利用嵌入后的图像编码器提取多域图像数据集中每张图像数据对应的第二图像特征；
5、将每张图像数据对应的第二图像特征输入域提示生成器，得到每个域对应的总体语言提示；
6、将多域文本数据集的域类别标签和总体语言提示结合后输入至文本编码器，得到每个域对应的第二文本特征；
7、将第一图像特征与第二图像特征加权融合获得第三图像特征，基于第三图像特征与第一文本特征，计算视觉提示损失；
8、将第一文本特征与第二文本特征加权融合获得第三文本特征，基于第三文本特征与第三图像特征，计算文本提示损失；
9、基于视觉提示损失和文本提示损失，平衡域不变性与类别可分性。
10、在上述技术方案中，本专利技术提出了一种结合视觉-语言预训练和提示学习的域泛化方法，通过在模型中植入域提示生成器，优化了模型对未见领域的处理效率和准确性。该方法通过域提示生成器提供针对特定域的语言提示，增强模型的域泛化能力；同时引入可学习向量和特征加权融合策略，提升了特征提取的灵活性和适应性。
11、此外本专利技术提出了一种传递学习策略，通过自适应地获得域不变性和类可分性，并将域不变视觉提示学习的损失与类可分性语言提示学习的损失合并，从而实现平衡。该策略基于源域内部的域间距离动态调整权重，以优化模型在不同域中的学习效果，使其能够巧妙地管理域不变和域特定特征之间的相互作用。具体解决了如何在看不见的域中实现泛化的问题，即在未见过的域中也能学到良好的域不变特征和类可分离性特征。
12、通过这种方式，传递学习策略能够有效地平衡域不变性学习和类可分性学习，从而提高模型的整体性能。值得注意的是，随着训练的进行，分配给域不变性的权重减少，而分配给类可分离性的权重增加。
13、通过这种方式，本专利技术不仅能自适应地平衡域不变性和类可分性，还能动态优化模型在不同域中的学习效果，从而提升模型在未知领域中的泛化能力。具体解决了在看不见的域中实现泛化的关键挑战，使得模型能够在未见过的域中依然表现出色。
14、在一些实施例中，获取多域文本数据集及多域图像数据集，并利用模型从多域文本数据集提取每条文本数据对应的第一文本特征，以及，从多域图像数据集提取每张图像数据对应的第一图像特征，包括：
15、将每个域的类别标签转换为具体的文本描述；
16、将文本描述输入文本编码器，获得第一文本特征；
17、将多域图像数据集输入图像编码器，获得第一图像特征。
18、在上述技术方案中，使用模型处理多域文本和图像数据集可以有效提取特征，增强模型跨域泛化能力。通过将类别标签转化为自然语言描述并结合图像数据，实现了对语言和视觉信息的联合理解，这样不仅减少了对专业标注的依赖，也提升了模型在新或未知数据上的表现。此外，的这种预训练方式使其能在少量标注数据的情况下表现良好，适用于图像标注、内容推荐等多种应用，解决了传统模型在跨域一致性、标注资源限制、泛化能力和高维数据处理复杂性方面的问题。这种技术的进步不仅提高了处理多域数据的效率，还拓宽了视觉与语言结合应用的范围。
19、在一些实施例中，将每张图像数据对应的第二图像特征输入域提示生成器，得到每个域对应的总体语言提示，包括：
20、对于每个域，域提示生成器对该领域内的所有第二图像特进行处理，并通过平均操作生成该领域的总体语言提示。
21、在上述技术方案中，域提示生成器通过处理每个域内所有的第二图像特征，并通过平均操作生成总体语言提示，从而为每个域定制化语言指导。这种方法的核心优点在于能够精确捕捉和表达每个域的独特视觉特征，进而生成更为精准的语言提示。这不仅提升了模型在处理特定域数据时的准确性，还增强了模型对新领域的适应能力和泛化能力。通过这种方式，该技术方案有效解决了传统模型在多域学习中常见的泛化不足和域适应性差的问题，为多域视觉-语言模型提供了一种有效的特征和语言提示生成策略。
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【技术保护点】
1.一种结合视觉-语言预训练和提示学习的域泛化方法，其特征在于，所述方法基于一训练完成的多模态模型以及植入该模型的至少一个域提示生成器，所述多模态模型包括至少一个图像编码器、至少一个文本编码器；
2.如权利要求1所述的一种结合视觉-语言预训练和提示学习的域泛化方法，其特征在于，
3.如权利要求1所述的一种结合视觉-语言预训练和提示学习的域泛化方法，其特征在于，
4.如权利要求1所述的一种结合视觉-语言预训练和提示学习的域泛化方法，其特征在于，
5.如权利要求1所述的一种结合视觉-语言预训练和提示学习的域泛化方法，其特征在于，
6.如权利要求1所述的一种结合视觉-语言预训练和提示学习的域泛化方法，其特征在于，
7.如权利要求1所述的一种结合视觉-语言预训练和提示学习的域泛化方法，其特征在于，
8.一种结合视觉-语言预训练和提示学习的域泛化装置，其特征在于，基于权利要求1-7任一项所述的方法；包括依序连接的：
9.一种结合视觉-语言预训练和提示学习的域泛化设备，其特征在于，包括：
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1.一种结合视觉-语言预训练和提示学习的域泛化方法，其特征在于，所述方法基于一训练完成的多模态模型以及植入该模型的至少一个域提示生成器，所述多模态模型包括至少一个图像编码器、至少一个文本编码器；
2.如权利要求1所述的一种结合视觉-语言预训练和提示学习的域泛化方法，其特征在于，
3.如权利要求1所述的一种结合视觉-语言预训练和提示学习的域泛化方法，其特征在于，
4.如权利要求1所述的一种结合视觉-语言预训练和提示学习的域泛化方法，其特征在于，
5.如权利要求1所述的一种结合视觉-语言预训练和提示学习的域泛化方...
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