买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉中国人民解放军国防科技大学申请的专利基于源域间风格化的跨域小样本分类方法及相关设备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：CN115169474B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-21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：202210848438.X，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权基于源域间风格化的跨域小样本分类方法及相关设备是由刘丽;徐华丽;张雪毅;盛常冲;张敬华;陈江明设计研发完成，并于2022-07-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于源域间风格化的跨域小样本分类方法及相关设备在说明书摘要公布了：本申请提供一种基于源域间风格化的跨域小样本分类方法及相关设备，本方法基于已标注的源域数据集和多个未标注的辅助源域数据集，通过风格迁移算法得到带有伪标签的迁移数据集，迁移数据集与源域数据集类别相同且与辅助源域数据集风格相同，由此扩展了源域数据集的分布。再通过目标域数据集中的已标注数据对编码模型进行微调，令编码模型对目标域中的各个数据集进行学习，并通过相应的分类器实现对目标域数据集中的未标注数据的分类。本申请提供的跨域小样本分类方法提高了跨域小样本分类的性能，提高编码模型对域的泛化能力。同时，有效地抑制了由于跨域引起的性能下降，从而改善跨域小样本分类的效果。

本发明授权基于源域间风格化的跨域小样本分类方法及相关设备在权利要求书中公布了：1.一种基于源域间风格化的跨域小样本分类方法，其特征在于，包括： 基于一个已标注的源域数据集和至少一个未标注的辅助源域数据集，通过图片风格迁移算法得到带有伪标签的迁移数据集； 基于所述源域数据集和所述迁移数据集对初始编码模型和第一初始分类器进行第一预训练，以得到第一编码模型和第一分类器，包括：将所述源域数据集和所述迁移数据集输入至初始编码模型中进行编码，得到第三特征向量；将所述第三特征向量输入至所述第一初始分类器中进行分类，经由所述第一分类器输出第一分类结果；基于所述迁移数据集的伪标签和所述第一分类结果对所述初始编码模型和所述第一初始分类器进行所述第一预训练，通过最小化损失函数得到所述第一编码模型和所述第一分类器； 分别通过目标域数据集中的每一个子数据集中的已标注数据对所述第一编码模型和每一个子数据集对应的第二初始分类器进行第二预训练，以得到第二编码模型和多个第二分类器，包括：将每一个所述子数据集中的已标注数据输入至所述第一编码模型中，经由所述第一编码模型输出第四特征向量；将所述第四特征向量输入至所述第二初始分类器中，得到第二分类结果；基于所述子数据集中的已标注数据的真实标签和所述第二分类结果对所述第一编码模型和所述第二初始分类器进行所述第二预训练，通过最小化损失函数得到所述第二编码模型和所述第二分类器； 基于所述第二编码模型和多个所述第二分类器分别对所述目标域数据集中的每一个所述子数据集中的未标注数据进行分类，得到目标分类结果， 其中，所述辅助源域数据集的数量与所述目标域数据集中的所述子数据集的数量相同。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人中国人民解放军国防科技大学，其通讯地址为：410003 湖南省长沙市开福区德雅路109号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。