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龙图腾网获悉中国人民解放军海军航空大学申请的专利域无关元训练的小样本目标分类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：CN119206313B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-02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：202411225138.1，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权域无关元训练的小样本目标分类方法是由孙美美;李云祥;赵文达;王海鹏;潘新龙;刘颢;夏学知;闫红广;王超设计研发完成，并于2024-09-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本域无关元训练的小样本目标分类方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种域无关元训练的小样本目标分类方法，属于图像信息处理技术领域。本发明通过内循环来适应不同源域的小样本学习任务，并测试参数的域适应能力，并在外循环中通过内循环域适应任务得到的更新方向来更新元网络参数，将域适应能力迁移到元网络中。通过上述分类方法的训练，模型参数不会得到最优解，不会让模型过度拟合源域数据，而是使模型通过每次学习域适应任务来获取域泛化能力。

本发明授权域无关元训练的小样本目标分类方法在权利要求书中公布了：1.域无关元训练的小样本目标分类方法，其特征在于包括以下步骤： 步骤1：将元网络和孪生网络结构及初始网络参数加载到显卡中，其中元网络和孪生网络具有相同的网络结构和初始参数，在后续步骤中元网络和孪生网络共享网络参数，其中元网络参数为θm，孪生网络参数为θs，网络结构由残差卷积块和全连接层组成，显卡加载网络参数初始值后进入元训练内循环步骤； 步骤2：在内循环的元训练阶段，从多源域中抽样小样本分类任务作为学习基本单位对模型进行训练，每个小样本分类任务的支持集包含N个类别，每个类别包含K张图片，基于Ubuntu系统的服务器会将图片加载到显卡上的分类模型中进行计算，并通过损失的反向传播更新孪生网络参数； 步骤3：通过多个不同源域的小样本任务学习，得到更新后的孪生网络参数，分类方法进入跨域元测试阶段，服务器在元测试域中采样小样本任务，将小样本任务的数据输入到显卡中的孪生网络中计算分类结果，通过分类损失的反向传播，得到网络参数的更新梯度； 步骤4：在跨域元测试阶段得到网络参数的更新梯度后，分类算法进入外循环，外循环通过内循环得到的更新方向更新显卡上的元网络参数，使元网络通过内循环获得域适应能力； 步骤5：每次更新元网络参数后，算法将显卡上的元网络的参数通过指数移动平均的方式更新孪生网络，并进入下一次外循环嵌套的内循环元训练阶段。

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中国人民解放军海军航空大学，其通讯地址为：264001 山东省烟台市芝罘区二马路188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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