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龙图腾网获悉华中农业大学申请的专利一种基于数据平衡的交叉验证数据集裁剪和评估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：CN118279696B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-06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：202410367109.2，技术领域涉及：G06V10/774；该发明授权一种基于数据平衡的交叉验证数据集裁剪和评估方法是由罗俊;陈燕敏;柳成林;周梦瑶;李就良;杨健;李振飞设计研发完成，并于2024-03-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于数据平衡的交叉验证数据集裁剪和评估方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于数据平衡的交叉验证数据集裁剪和评估方法，该方法首先对样本数据集进行划分，采用k折交叉验证法对预设第一图像分类模型进行训练，记录以每个子集作为验证集时每个样本的预测准确性和预测概率值；基于预测准确性和预测概率值对样本进行排序，根据排序结果对样本进行删除，得到核心数据集；利用核心数据集对预设第二图像分类模型进行训练，得到训练完备的预设第二图像分类模型；最后通过测试数据集对训练完备的预设第二图像分类模型进行性能评估。本发明既实现了保留信息丰富的不确定性样本，又保证了样本评估不会因为图像分类模型记忆而产生误差，改善深度学习图像分类模型的效率和泛化能力。

本发明授权一种基于数据平衡的交叉验证数据集裁剪和评估方法在权利要求书中公布了：1.一种基于数据平衡的交叉验证数据集裁剪和评估方法，其特征在于，包括：获取样本数据集，将样本数据集划分为k个子集；将划分后的样本数据集输入图像分类模型中，依次遍历k个子集，以当前子集作为验证集、其余子集作为训练集对预设第一图像分类模型进行训练，记录以每个子集作为验证集时，预设第一图像分类模型对验证集中每个样本的预测准确性和预测概率值；基于预测准确性和预测概率值对样本进行排序，根据排序结果对样本进行删除，得到核心数据集；包括：将预测错误的样本按照预测概率值从小到大进行排序、预测正确的样本按照预测概率从大到小进行排序；基于预设核心数据集比例对预测错误的样本按照预测概率值从小到大进行样本删除；若删除后剩余样本数据集的比例大于预设核心数据集比例，对预测正确的样本按照预测概率大到小进行删除；对于具有不同类别的样本数据集，删除预测正确的样本时，先判断样本所在类别数量是否满足大于核心集除以类别数，如果满足，就删除该样本；不满足，就跳过该样本去删除其他类别中的样本；利用核心数据集对预设第二图像分类模型进行训练，得到训练完备的预设第二图像分类模型；获取测试数据集，将测试数据集输入训练完备的预设第二图像分类模型中进行测试，根据测试结果对训练完备的预设第二图像分类模型进行性能评估。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人华中农业大学，其通讯地址为：430070 湖北省武汉市洪山区狮子山街1号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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