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龙图腾网获悉复旦大学申请的专利一种基于定位预训练的弱监督小样本目标检测系统和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：CN116958742B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-10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：202310832460.X，技术领域涉及：G06V10/774；该发明授权一种基于定位预训练的弱监督小样本目标检测系统和方法是由周水庚;张晨博;张莹露;张路;关昊;赵佳佳设计研发完成，并于2023-07-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于定位预训练的弱监督小样本目标检测系统和方法在说明书摘要公布了：本发明属于机器学习技术领域，具体为一种基于定位预训练与渐进式优化策略的弱监督小样本目标检测方法与系统。本发明将弱监督学习机制引入到小样本深度目标检测框架，建立了一套准确率高的弱监督小样本目标检测系统。本发明方法框架简单、使用方便、可扩展性强、可解释性强，并在两个主流视觉属性数据集的弱监督小样本目标检测的结果上，都超过了现有方法。本发明能够为目标检测技术在军事和工业应用领域，提供基础框架和算法的支持，也能很容易地扩展到其他小样本学习任务上。

本发明授权一种基于定位预训练的弱监督小样本目标检测系统和方法在权利要求书中公布了：1.一种基于定位预训练的弱监督小样本目标检测系统，其特征在于，是一种新型目标检测系统，记为WFS-DETR，是在基于transformer的目标检测器基础上，设计并使用注意力引导的定位预训练模块和定位蒸馏学习模块来训练模型的目标定位能力，设计并使用双重因素驱动的渐近优化模块来训练模型的图像分类能力，设计并使用混合损失函数模块来协调不同模块部件，驱动整体端到端训练；其中： 所述注意力引导的定位预训练模块，记为ALN，使用视觉transformer对目标进行精确定位；具体地，ALN由多个标准视觉transformer块组合而成，其整体被连接在特征提取网络的第三个阶段后；将特征提取网络输出的特征与类别标记一同输入ALN中，再利用视觉transformer的特性为图像中的前景目标与背景输出不同大小的注意力得分图，根据注意力得分图，取得分高的区域为预测前景目标区域； 所述定位蒸馏学习模块，通过数据增强与知识蒸馏，将定位预训练模块的定位能力蒸馏到DETR目标检测器中；具体地，将定位预训练模块ALN与DETR目标检测器联合训练；对定位预训练模块ALN的输出施加数据增强作为监督，使用前景判别损失和边框回归损失来训练DETR目标检测器，将定位预训练模块ALN中的目标定位能力蒸馏到DETR目标检测器中； 所述双重因素驱动的渐近优化模块，联合考虑分类得分与目标完整性得分作为伪标签选择依据，合理地选择伪标签以驱动后续模型优化；具体地，双重因素驱动的渐近优化模块由三个优化子块组成，每个优化子块由一个优化分类器和一个优化前景判别器构成，在优化训练过程中，分类得分与前景判别得分相结合作为伪标签选择依据，以提高伪标签的质量，有效地驱动预测优化训练； 所述混合损失模块，融合定位预训练损失、定位蒸馏损失、多实例学习损失、分类优化损失和定位优化损失；具体地，在预训练阶段，混合损失模块由定位预训练损失和定位蒸馏损失联合构成，其主要作用是赋予DETR目标检测器通用的目标定位能力；在优化训练阶段，混合损失模块由多实例学习损失、分类优化损失和定位优化损失联合构成，其主要目的是通过多实例学习和优化训练，赋予DETR目标检测器精确的分类能力；混合损失模块在不同阶段有着不同作用，凭借混合损失模块，最终DETR定位器在仅使用弱标注数据的情况下，实现精确的目标检测。

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