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龙图腾网获悉北京邮电大学申请的专利一种小样本图像生成方法及其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：CN114926710B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-12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：202210588953.9，技术领域涉及：G06V10/774；该发明授权一种小样本图像生成方法及其系统是由张天魁;翁哲威;蔡昌利;刘元玮;朱禹涛设计研发完成，并于2022-05-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种小样本图像生成方法及其系统在说明书摘要公布了：本申请公开了一种小样本图像生成方法及其系统，一种小样本图像生成方法具体包括以下步骤：进行骨干网络的构建和初始化；响应于完成骨干网络的构建和初始化，在源域上训练骨干网络；响应于完成在源域上训练多个骨干网络，使用基于元学习的目标域对骨干网络进行跨域训练，获取与目标域适配的骨干网络；根据与目标域适配的骨干网络，进行小样本图像的生成和扩增。本申请设计了特殊的骨干网络和源域训练单元，引入域泛化的相关思想，将骨干网络在源域上进行充分的训练以提取域泛化特征信息，基于styleblock提出了一个特殊的骨干网络以更好的提取特征信息，能够提升最终的小样本图像生成的图像质量和数量。

本发明授权一种小样本图像生成方法及其系统在权利要求书中公布了：1.一种小样本图像生成方法，其特征在于，具体包括以下步骤： 进行骨干网络的构建和初始化； 响应于完成骨干网络的构建和初始化，在源域上训练骨干网络； 响应于完成在源域上训练多个骨干网络，使用基于元学习的目标域对骨干网络进行跨域训练，获取与目标域适配的骨干网络； 根据与目标域适配的骨干网络，进行小样本图像的生成和扩增； 使用基于元学习的目标域对骨干网络进行跨域训练，得到与目标域适配的骨干网络，包括以下子步骤： 对骨干网络进行划分，进行权重参数设置；设定权重参数p，p为一个维度为1×N的向量，N维对应N个源域生成器，用于调节源域中不同数据域特征信息的权重，此处的操作表示为： 其中表示GH的输入，表示GLi的输出； 响应于完成骨干网络进行划分和权重参数设置，进行骨干网络的内层优化；内层优化中针对rij的目标函数表示为： 表示第i个情节中的第j个图像数据域对应的DL，此时生成器G完全冻结，仅针对判别器D进行训练，表示第i-1个情节中的DH，同理pi-1表示第i-1个情节中的p，表示第i-1个情节中的GH，表示元素乘； 响应于完成骨干网络的内层优化后，进行骨干网络的外层优化；在外层优化中的目标函数具体表示为： 外层优化的整体损失函数为： 响应于完成骨干网络的外层优化，在目标域上跨域整体训练骨干网络，获得与目标域适配的骨干网络。

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