西安电子科技大学李洁获国家专利权
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龙图腾网获悉西安电子科技大学申请的专利一种基于多层次特征提取与原型更新的小样本图像分类方法和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：CN119942227B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-11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：202510121137.0，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种基于多层次特征提取与原型更新的小样本图像分类方法和装置是由李洁;董新怡;雷晟玮;高新波设计研发完成，并于2025-01-26向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于多层次特征提取与原型更新的小样本图像分类方法和装置在说明书摘要公布了：本申请公开了一种基于多层次特征提取与原型更新的小样本图像分类方法和装置，通过获取待分类图像；基于多层次特征提取网络处理待分类图像，得到待分类图像的分类结果，多层次特征提取网络的各Transformer编码器分别对应嵌入神经网络的各卷积块；基于多层次特征提取网络处理待分类图像包括：基于VisionTransformer网络的各所述Transformer编码器的各层分别捕捉待分类图像中的各特征表示，并对各编码器的最后四层中提取到的各特征表示，每隔两层执行一次谱特征降维池化操作，得到降维和抑噪后的各特征表示；输出分类结果，实现了提高在少量数据情况下模型的分类性能和鲁棒性。
本发明授权一种基于多层次特征提取与原型更新的小样本图像分类方法和装置在权利要求书中公布了：1.一种基于多层次特征提取与原型更新的小样本图像分类方法，其特征在于，包括： 获取待分类图像； 基于多层次特征提取网络处理所述待分类图像，得到所述待分类图像的分类结果，其中，所述多层次特征提取网络的各Transformer编码器分别对应嵌入神经网络的各卷积块；所述基于多层次特征提取网络处理所述待分类图像包括：基于VisionTransformer网络的各所述Transformer编码器的各层分别捕捉待分类图像中的各特征表示，并对各所述编码器的最后四层中提取到的各所述特征表示，每隔两层执行一次谱特征降维池化操作，得到降维和抑噪后的tokens矩阵，其中，所述特征表示是指兼具局部信息和全局结构信息的特征向量，所述卷积块为残差连接的多个卷积核； 输出所述分类结果。
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