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龙图腾网获悉重庆大学申请的专利一种基于标签嵌入的多标签少样本图像分类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：CN116721279B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-26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：202310539501.6，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种基于标签嵌入的多标签少样本图像分类方法是由黄晟;徐嘉志;严杰轩;朱翔;葛永新;徐玲;张小洪;杨梦宁;杨丹设计研发完成，并于2023-05-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于标签嵌入的多标签少样本图像分类方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于标签嵌入的多标签少样本图像分类方法，该方法通过类似化学过程中的精馏操作，针对多标签少样本类视觉特征到标签的映射问题进行处理。该方法使用原型生成模块来根据词嵌入生成类语义原型，并将其投影到视觉‑语义联合特征空间中。在联合特征空间中，通过特征精馏模块中的自注意力机制和梯度回流机制，完成视觉‑语义聚合特征精馏，并对词嵌入提供的标签关系进行建模，优化生成的语义原型的判别性和对视觉特征的引导能力，从而有效利用标签嵌入作为多标签少样本图像分类任务中的信息补充。通过试验表明，该方法具有良好的分类性能和对于不可见类的泛化能力，能够处理多标签少样本图像分类任务中的类特征与标签之间的映射和多标签关系建模两大难题。

本发明授权一种基于标签嵌入的多标签少样本图像分类方法在权利要求书中公布了：1.一种基于标签嵌入的多标签少样本图像分类方法，其特征在于，包括如下步骤： S1：获取多标签图像数据集与其标签空间将和划分为图像样本不相交的和两个部分，分别称为BaseSet和NovelSet；中图像的类别只包含 中的M个类别，这部分数据类作为预训练中的可见类，带有标签的数据{XB,YB}是充足的，对于每张中的图像x∈XB,标签y＝[y1，y2，…,yM]∈YB，对于图像如果包含中的标签ci，yi＝1，否则为0； 中图像包含类别属于中的N个不可见类标签，满足总类别空间且 遵循少样本的设置，会进行若干次的采样；每一次采样称为一个episode，将从采样一组带有训练标注的支持集SupportSet，符号表示为满足中的所有标签分别只在中出现K次； S2：构建多标签少样本原型精馏网络RC-Trans，所述RC-Trans模型依次包括： 用于计算输入图像特征的卷积神经网络； 用于获取类语义原型的类语义原型生成模块； 用于将和进行拼接的语义特征拼接模块， 表示特征精馏网络的输入； 特征精馏模块； S3：对RC-Trans的训练 利用中的样本对RC-Trans进行预训练，得到预训练优化后得到的带参数的网络模型 所述在的支持集上进行微调，得到微调后的网络模型 S4：将一张待预测图片输入微调后的网络模型中，输出向量的每个元素即为待预测图片包含相应标签的概率。

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