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龙图腾网获悉东北大学申请的专利一种基于微调及自我评估的小样本分割方法及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：CN116993980B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-10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：202310931581.X，技术领域涉及：G06V10/26；该发明授权一种基于微调及自我评估的小样本分割方法及装置是由魏颖;李家广;王昱博;高子涵设计研发完成，并于2023-07-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于微调及自我评估的小样本分割方法及装置在说明书摘要公布了：本发明属于深度学习和计算机视觉技术领域，公开了一种基于微调及自我评估的小样本分割方法及装置。该方法首先初始化系统参数，然后对查询图像预测得到伪标签，从而获取查询原型，与支持原型结合后更新查询伪标签，利用该伪标签微调系统参数，然后重复此过程实现系统多次微调，最后利用设计的自我评估方法确定最佳的微调轮次，获取最终分割结果。本发明缓解了现有系统存在的偏向训练中使用的类别或者支持图像的问题，提高了分割精度。所设计的自我评估方法能够评估最优的微调轮次，防止微调过程的误差积累导致精度偏低问题。相比于现有方法，该微调过程仅需1％左右的时间成本和算力成本，能够更加快速、高效地适应新类别并获取高质量分割结果。

本发明授权一种基于微调及自我评估的小样本分割方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于微调及自我评估的小样本分割方法，其特征在于，基于一种小样本分割系统实现；所述小样本分割系统包括编码模块、原型生成模块和特征激活模块，三者依次连接； S1、将已有数据划分为支持集和查询集，采用传统元训练方式对小样本分割系统进行训练，得到训练好的初始小样本分割系统参数； S2、分别输入有支持标签的支持图像和无标签的目标查询图像至所述编码模块中，分别获得支持特征和查询特征；支持特征和支持标签输入至所述原型生成模块获取支持原型；支持原型在所述特征激活模块中激活所述查询特征，得到小样本分割系统输出的查询概率图，经二值化后得到初始查询伪标签； S3、依据所述初始查询伪标签和编码模块输出的查询特征，通过所述原型生成模块获取查询原型，所述支持原型和查询原型加权平均，获取总原型，通过总原型在特征激活模块中再次激活所述查询特征，更新查询概率图，经二值化后得到更新的查询伪标签； S4、根据更新的查询伪标签和更新的查询概率图，计算损失，微调编码模块和特征激活模块的参数； S5、多次重复所述S2、S3和S4过程，直至达到设定的微调次数； S6，小样本分割系统在每轮微调后进行自我评估，查询原型通过特征激活模块激活支持特征，得到小样本分割系统输出的支持概率图，经二值化后得到支持伪标签，并与支持标签进行对比，根据小样本分割系统对支持图像的分割结果，确定小样本分割系统在哪一轮次达到最优，以该轮次的查询伪标签作为最终的查询图像分割结果。

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