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龙图腾网获悉复旦大学申请的专利基于目标引导动态Mixup的跨域小样本图像识别系统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：CN115424035B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-09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：202211036412.1，技术领域涉及：G06V10/44；该发明授权基于目标引导动态Mixup的跨域小样本图像识别系统是由陈静静;卓林海;傅宇倩;姜育刚设计研发完成，并于2022-08-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于目标引导动态Mixup的跨域小样本图像识别系统在说明书摘要公布了：本发明属于计算机技术领域，具体为基于目标引导动态Mixup的跨域小样本图像识别系统。本发明包括动态Mixup混合比例生成模块、Mixup‑3T图像分类模块以及双层meta‑learning训练模块；本发明先通过动态Mixup混合比例生成模块生成目标引导的Mixup混合比例，之后将Mixup混合比例以及待分类的图像输入Mixup‑3T图像分类模块进行分类；通过双层meta‑learning训练模块训练动态Mixup混合比例生成模块以及Mixup‑3T图像分类模块。本发明可以针对目标域以及当前模型生成最优的Mixup混合比例，并利用该混合比例提升跨域小样本图像分类的精确度。

本发明授权基于目标引导动态Mixup的跨域小样本图像识别系统在权利要求书中公布了：1.一种基于目标引导动态Mixup的跨域小样本图像识别系统，其特征在于，在源域数据集，少量来自于目标域的图像上训练，在目标域数据集上进行测试，提升跨域小样本图像识别系统的准确度与效率；具体包括以下三个模块：1Mixup‑3T图像分类模块；2动态Mixup混合比例生成模块；3双层meta‑learning训练模块； 所述动态Mixup混合比例生成模块，由三层全连接网络组成；通过动态Mixup混合比例生成模块生成目标引导的Mixup混合比例； 所述Mixup‑3T图像分类模块，包括特征提取网络、分类器；其将动态Mixup混合比例生成模块得到Mixup混合比例以及待分类的图像进行分类； 所述双层meta‑learning训练模块，用于训练所述Mixup‑3T图像分类模块和动态Mixup混合比例生成模块； 所述Mixup‑3T图像分类模块，在训练、验证以及测试过程中接收不同输入，并得到相应的输出，具体如下： 在训练时，其输入为来自于源域的图像，来自于额外目标域的图像、输入的图像对应的标签，以及Mixup混合比例，输出为三任务分类损失其具体步骤如下： 1根据输入的Mixup混合比例，根据Mixup，将输入的源域与目标域图像进行混合，生成混合后图像以及混合后的图像标签； 2利用特征提取网络分别提取出源域图像、额外目标域图像以及混合后的图像的特征表示； 3将提取出源域图像、额外目标域图像以及混合后的图像的特征表示分别输入分类器中，得到图像在每个类别上的分类概率，根据图像对应的标签，利用Cross‑Entorpy算法,计算出源域图像、额外目标域图像以及混合后的图像的分类损失，将分类损失根据固定比例相加得到三任务分类损失LFSL； 在验证时，其输入为额外目标域图像以及输入图像对应的标签，输出为在额外目标域数据上的分类验证损失，其具体步骤如下： 1利用相同特征提取网络提取出额外目标域图像的特征表示； 2将提取出的额外目标域图像输入分类器中，得到图像在每个类别上的分类概率，根据图像对应的标签，利用Cross‑Entorpy算法,计算出3类图像的分类损失； 在测试时，其输入为用于测试的目标域图像，输出为输入图像对应的预测标签，其具体步骤如下： 1利用相同特征提取网络提取出额外目标域图像的特征表示； 2将提取出的额外目标域图像输入分类器中，得到图像在每个类别上的分类概率，将分类概率最大的类别作为该图像的预测标签。

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