买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉西安电子科技大学申请的专利一种基于数据增强和互注意力的小样本图像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：CN120164026B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-14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：202510244243.8，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种基于数据增强和互注意力的小样本图像分类方法是由李洁;王瑞;雷晟玮;高新波设计研发完成，并于2025-03-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于数据增强和互注意力的小样本图像分类方法在说明书摘要公布了：本申请涉及图像分类技术领域，特别涉及一种基于数据增强和互注意力的小样本图像分类方法，面对小样本图像分类任务，将基类上丰富的知识信息转移到新类上，寻找与新类的最近邻基类，利用基类与新类的统计量之间的距离，采用加权平均的方法，对新类统计量进行重建，从而扩充新类小样本特征，这种无参数生成方式，简单高效地产生了更多样化的小样本特征。对扩充后的小样本数据，通过互注意力机制提升其与测试样本的匹配性能，自适应地突出有关分类任务的关键信息，生成对新类任务更加适配的特征表示，同时抑制无关信息和噪声信息。最后采用原型网络和支持向量机联合训练为小样本分类任务寻找最优的决策边界，有效提升了小样本分类任务的准确率。

本发明授权一种基于数据增强和互注意力的小样本图像分类方法在权利要求书中公布了：1.一种基于数据增强和互注意力的小样本图像分类方法，其特征在于，包括： 获取小样本图像集，小样本图像集中共包含M个类别，M个类别中包括A个基类和B个新类，每一个基类中的每一个小样本图像均标注有类别标签，每一个新类中只有部分小样本图像标注有类别标签； 基于所有基类的小样本图像，构建若干个符合N-way-K-shot范式的元训练任务，对预构建的由特征提取模块、互注意力模块和输出模块组成的分类模型进行元训练，并利用特征提取模块，计算各基类的原型； 基于所有新类的小样本图像，构建若干个符合N-way-K-shot范式的元测试任务，每一个元测试任务包含N个新类，每一个新类中有K个小样本图像标注有类别标签，标注有类别标签的小样本图像组成支持集，剩余小样本图像组成查询集； 利用特征提取模块，提取各新类的支持集和查询集中的各小样本图像的特征向量，计算各新类的原型，并基于各新类的原型和各基类的原型，确定各新类的最近邻基类； 基于最近邻基类的原型对新类的支持集的分布进行加权平均重建，并在重建的分布中进行随机采样，得到扩充后的支持集； 利用互注意力模块，对查询集和扩充后的支持集的各特征向量执行互注意力机制，得到查询集的各查询特征和扩充后的支持集的各支持特征； 基于各查询特征、各支持特征和输出网络，在扩充后的支持集上使用原型损失和全局分类损失，从而对查询集进行测试。

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西安电子科技大学，其通讯地址为：710071 陕西省西安市雁塔区太白南路2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”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。