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龙图腾网获悉浙江大学申请的专利一种基于混合专家的小样本目标检测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：CN119418041B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-11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：202510020152.6，技术领域涉及：G06V10/25；该发明授权一种基于混合专家的小样本目标检测方法和装置是由高鹏;陈于勋;王总辉;陈文智设计研发完成，并于2025-01-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于混合专家的小样本目标检测方法和装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于混合专家的小样本目标检测方法和装置，属于目标检测技术领域，包括：采用重复上采样和数据增强方式对新类别小样本图像进行增强；构建基于混合专家的小样本目标检测模型，其包括共享浅层特征网络、每个混合专家的独有深层特征网络、特征融合网络、以及每个混合专家对应的目标检测网络；利用基础类别图像和新类别增强图像对上述基于混合专家的小样本目标检测模型进行参数优化，本发明利用混合专家巧妙结合了不同深度的特征，学习不同深度的知识，提高了模型在小样本目标检测任务上的检测性能；同时提出结合上采样和数据增强，不仅有效减轻了上采样过程带来的过拟合问题，而且加强了小样本数据的多样性，提高了模型的鲁棒性。

本发明授权一种基于混合专家的小样本目标检测方法和装置在权利要求书中公布了：1.一种基于混合专家的小样本目标检测方法，其特征在于，包括以下步骤： 利用基础类别图像对目标检测模型进行初步训练； 采用重复上采样和数据增强方式对新类别小样本图像进行增强得到新类别增强图像，包括：首先对新类别小样本图像进行重复采样，即增加新类别小样本的出现次数，来增加图像数量，然后对数量增加的每张小样本图像集进行数据增强； 构建基于混合专家的小样本目标检测模型，其包括共享浅层特征网络、每个混合专家的独有深层特征网络、特征融合网络、以及每个混合专家对应的目标检测网络，其中共享浅层特征网络用于从输入图像提取不同深度的浅层特征；独有深层特征网络用于基于浅层特征提取各自的深层特征；特征融合网络用于对每个混合专家获得的不同深度的浅层特征和各自的深层特征进行融合得到各自的融合特征，具体包括：首先对每个混合专家获得的不同深度的浅层特征进行降采样处理调整到与深层特征一样的尺寸，然后将降采样处理后的浅层特征与深层特征进行融合得到融合特征其中，表示第i个混合专家获得的浅层特征，表示第i个混合专家对应的深层特征，符号表示Hadamard积，ω·表示降采样处理，表示取对数的预算；目标检测网络用于基于融合特征预测每个混合专家对应的目标检测结果；其中，利用初步训练的目标检测模型的主干网络初始化共享浅层特征网络和每个混合专家的独有深层特征网络，让各个混合专家共享目标检测模型中主干网络的前几层作为共享浅层特征网络，并独立拥有最后几层作为独有深层特征网络，以恢复主干网络的可训练性； 利用基础类别图像和新类别增强图像对上述基于混合专家的小样本目标检测模型进行参数优化，参数优化时采用的损失函数包含各混合专家对应的目标检测损失、以及各混合专家之间的蒸馏损失，利用KL散度作为蒸馏损失让不同混合专家之间进行相互的知识蒸馏学习； 利用参数优化的小样本目标检测模型进行小样本目标检测，并从多个混合专家的目标检测结果中筛选最终的目标检测结果，其中，目标检测结果包含逻辑回归结果和分类结果其中k是指基础类别和新类别的总数，表示第i个混合专家针对第k个类别的分类结果，选取类别分数最高的混合专家的目标检测结果作为最终的目标结果。

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