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龙图腾网获悉华中科技大学申请的专利一种跨域小样本图像识别方法及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：CN116342906B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-30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：202310258589.4，技术领域涉及：G06V10/74；该发明授权一种跨域小样本图像识别方法及系统是由桑农;付鹏展;邵远杰;高常鑫设计研发完成，并于2023-03-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种跨域小样本图像识别方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种跨域小样本图像识别方法及系统，包括：确定训练好的小样本识别网络；小样本识别网络用于对不同类别的样本进行匹配分类；小样本识别网络的训练过程需要用到图像生成网络，图像生成网络包括：变分自编码器模块和风格转换模块，变分自编码器模块用于提取并重建目标域样本的特征分布，变分自编码器包括中间参数，用于梯度上升将目标域样本重建成风格更复杂的样本；风格转换模块用于对源域样本进行风格化以得到属于目标域数据分布的带标签训练样本；将待识别的目标域样本输入到训练好的小样本识别网络，以进行预测分类，得到图像识别结果。本发明在训练阶段有效引入目标域信息，提高模型对目标域的泛化能力。

本发明授权一种跨域小样本图像识别方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种跨域小样本图像识别方法，其特征在于，包括以下步骤： 确定训练好的小样本识别网络；所述小样本识别网络用于对不同类别的样本进行匹配分类；所述小样本识别网络的训练过程需要用到图像生成网络，所述图像生成网络包括：变分自编码器模块和风格转换模块，所述变分自编码器模块用于提取并重建目标域样本的特征分布，所述变分自编码器包括中间参数，用于梯度上升将目标域样本重建成风格更复杂的样本；所述风格转换模块用于对源域样本进行风格化以得到属于目标域数据分布的带标签训练样本；其中，不同的图像风格对应不同的样本类别或数据域； 将待识别的目标域样本输入到训练好的小样本识别网络，以进行预测分类，得到图像识别结果； 所述小样本识别网络的训练过程如下： 对小样本识别网络F进行训练时，对于输入的每个任务T，从M类图像中循环随机选取N类图像，为每类图像确定K个样本作为支持集S，为每类图像确定q个样本作为查询集Q，将输入图像生成网络G之后得到生成样本，将生成样本输入小样本识别网络中进行预测识别计算得到损失，更新小样本识别网络F的参数的同时，更新上述图像生成网络G的中间参数以生成更复杂的目标域风格样本，继续循环对小样本识别网络进行训练，直至训练好的小样本识别网络满足需求； 所述小样本识别网络的整体目标函数为： 其中，表示对风格化查询集计算的分类损失，α表示小样本识别网络的参数，A表示基于风格化支持集和对应小样本识别网络参数α所选择的分类器，为小样本识别网络的输出结果。

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