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龙图腾网获悉上海理想信息产业(集团)有限公司申请的专利一种适用于目标检测算法小样本学习任务的数据增强方法及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：CN116012644B 。

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：202211670219.3，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种适用于目标检测算法小样本学习任务的数据增强方法及系统是由严鼎天;黄季涛;熊俊峰;张剑;郑荣;张黎;陈国润;徐玉清设计研发完成，并于2022-12-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种适用于目标检测算法小样本学习任务的数据增强方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及基于深度学习的目标检测技术领域，尤其涉及一种适用于目标检测算法小样本学习任务的数据增强方法及系统。为了解决传统目标检测算法在小样本学习问题上会随着数据集数量的减少而逐渐失效的缺陷，本发明提供一种适用于目标检测算法小样本学习任务的数据增强方法及系统。本发明方法基于copyandpaste算法以及U2Net图像分割工具的目标检测数据集扩容方法，对检测目标的实例进行剪切、复制、增强、粘贴等操作以扩容训练样本集，同时采用预训练U2Net图像分割算法剔除目标实例的背景，使目标实例可以融合于新的图像场景，最终实现标注实例数量及样本多样性的同步提升。

本发明授权一种适用于目标检测算法小样本学习任务的数据增强方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种适用于目标检测算法小样本学习任务的数据增强方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、统计训练数据中每个类别的标注实例数量，根据该数量定义头类和尾类； S2、开始一轮训练，按顺序读取训练数据，将当前读取的训练数据定义为待增强数据，随机抽选另一个训练数据，定义为源数据； S3、通过随机裁剪、随机旋转、随机尺度和随机剪切改变所述待增强数据的图像，并修改其标注信息； S4、利用源数据的标注信息从源数据的图像中裁剪标注实例，将所有标注实例记为源实例图像集合I，并根据各类别的标注实例数量，将源实例图像集合I中属于头类的实例集合记为IL；属于尾类的实例集合记为IS； S5、通过随机裁剪、随机旋转、随机尺度和随机剪切改变所述IS的实例图像； S6、随机抽选所述IL中预定数量的实例，删除未选中的实例； S7、利用U2Net检测并识别步骤S5与步骤S6得到的IS和IL内所有实例图像的前景和背景，并将每个实例图像的背景剔除； S8、将剔除背景的实例图像粘贴到所述待增强数据中，并修改对应标注信息； S9、重复步骤S2至步骤S8，直至遍历当前轮次所有训练数据； S10、利用增强后的训练数据集训练模型，完成当前训练轮次，判断训练轮次是否达到预设次数，若是，则结束训练，否则，回到步骤S2。

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