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龙图腾网获悉南方科技大学申请的专利一种基于双路径对抗提升去噪的测试时自适应方法及装置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：CN119152255B 。

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：202411160909.3，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种基于双路径对抗提升去噪的测试时自适应方法及装置是由何志海;唐雨顺;陈烁硕;张毅设计研发完成，并于2024-08-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于双路径对抗提升去噪的测试时自适应方法及装置在说明书摘要公布了：本发明所提供的一种基于双路径对抗提升去噪的测试时自适应方法及装置，方法包括将目标域图像输入预训练的源域模型中，源域模型中添加有可学习的领域漂移标记，每个编码器层中添加有提升去噪模块，领域漂移标记用于学习目标域图像中的类别不可分特征，提升去噪模块用于对目标域图像的图像特征去噪；将图像块向量、领域漂移标记及源域模型中预训练的类标记输入源域模型的若干编码器层中，反向传播更新领域漂移标记和提升去噪模块中的网络参数，得到目标域模型；将目标域图像输入目标域模型中，得到对应的图像分类结果。本发明无需传输大量数据，也无需访问整个测试集数据并经过多轮训练，能够实时地在线更新模型。

本发明授权一种基于双路径对抗提升去噪的测试时自适应方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于双路径对抗提升去噪的测试时自适应方法，其特征在于，所述方法包括： 获取目标域图像，将所述目标域图像输入预训练的源域模型中，所述源域模型中添加有可学习的领域漂移标记，且所述源域模型的每个编码器层中均添加有提升去噪模块，所述领域漂移标记用于学习目标域图像中的类别不可分特征，所述提升去噪模块用于对目标域图像的图像特征去噪； 利用所述源域模型中的嵌入层将所述目标域图像转换为图像块向量，并将所述图像块向量、所述领域漂移标记及源域模型中预训练的类标记输入所述源域模型的若干编码器层中，反向传播更新所述领域漂移标记和所述提升去噪模块中的网络参数，得到目标域模型； 将所述目标域图像输入所述目标域模型中，得到对应的图像分类结果； 利用所述源域模型中的嵌入层将所述目标域图像转换为图像块向量，并将所述图像块向量、所述领域漂移标记及源域模型中预训练的类标记输入所述源域模型的若干编码器层中，反向传播更新所述领域漂移标记和所述提升去噪模块中的网络参数，得到目标域模型，包括： 利用所述源域模型中的嵌入层将当前批次中所有所述目标域图像分别切分成若干图像块，并将各个所述图像块转换为图像块向量； 将所述图像块向量、所述领域漂移标记及源域模型中预训练的类标记输入所述源域模型的若干编码器层中； 在每个编码器层中，基于上一层的领域漂移标记、类标记和所述提升去噪模块，分离当前编码器层的领域漂移特征以及目标域图像对应的图像特征中的噪声； 利用预设的信息熵损失函数反向传播更新所述领域漂移标记和所述提升去噪模块中的网络参数，得到优化模型； 利用预设的相似度损失函数对所述优化模型进行调整，得到目标域模型。

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南方科技大学，其通讯地址为：518055 广东省深圳市南山区桃源街道学苑大道1088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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