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龙图腾网获悉复旦大学申请的专利一种基于DETR和元学习的零样本目标检测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：CN116958741B 。

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：202310832459.7，技术领域涉及：G06V10/774；该发明授权一种基于DETR和元学习的零样本目标检测方法是由周水庚;张路;关昊;赵佳佳设计研发完成，并于2023-07-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于DETR和元学习的零样本目标检测方法在说明书摘要公布了：本发明属于机器学习技术领域，具体为一种基于DETR和元学习的零样本目标检测方法。本发明方法是基于transformer架构的DETR检测器进行构建，将零样本学习机制引入到DETR深度目标检测框架，将类别语义向量直接融入到DETR的查询向量中，并通过解码器直接预测出结果，在训练的过程中，通过逐类别的最优匹配和损失计算来完成训练。本发明方法框架简单、使用方便、可扩展性强、可解释性强，在主流视觉属性数据集的零样本目标检测的结果表明，本方法性能明显优于现有的方法。本发明为目标检测技术在工业应用领域，提供算法的支持，也能很容易地扩展到其他零样本学习任务上。

本发明授权一种基于DETR和元学习的零样本目标检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于DETR和元学习的零样本目标检测方法，零样本目标检测问题定义：零样本目标检测中，将数据集划分为可见类和未见类，可见类用于训练，未见类用于测试验证；同时，可见类和未见类的每个类别提供一个语义向量，该语义向量为对该类别的描述；将语义向量融合到查询向量，并直接解码得到结果；具体步骤为： S1，采样图像数据和类别语义向量； 对于图像，在训练集中，随机采样一个训练图像I； 对于类别语义向量，首先随机采样图像I中包含的类别以及随机采样图像I中不包含的类别和共同构成类别集合同时，图像I经过骨干网络和transformer编码器进行特征提取，得到图像I的特征xI； S2，对类别集合对应的语义向量作线性映射；对于类别集合其对应的语义向量记作将语义向量经过线性层进行映射，得到映射后的语义向量即： S3，将映射后的语义向量和DETR的目标查询向量相加；将映射后的语义向量和DETR的目标查询向量进行相加，得到融合语义向量后的查询向量即： S4，对查询向量解码；将融合语义向量后的查询向量输入到DETR的解码器gθ中，得到预测的标定框结果即： S5，进行行逐类别的最优匹配；对于预测结果首先执行逐类别的最优匹配，对于每一个类别其匹配的目标为： 其中，ci是图像I中真实标定框bi的类别，通过上式，将匹配的目标根据类别是否和相同，修改为0和1两个类别； 其最优匹配的结果表示为： 其中，Tτ为查询向量的个数，也等于预测结果的个数；为Tτ个元素的全排列之中的一个；为分类损失函数，为定位损失函数；为匹配的目标，为解码器输出的类别预测结果，表示对应的标定框预测属于融入的语义类别的概率。

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