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龙图腾网获悉中国科学院信息工程研究所申请的专利一种基于相关区域的小样本图像分类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：CN114882267B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-03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：202210342541.7，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种基于相关区域的小样本图像分类方法及系统是由王蕊;施璠设计研发完成，并于2022-03-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于相关区域的小样本图像分类方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于相关区域的小样本图像分类方法及系统。本发明首先考虑样本的区域自相关关系，对特征进行增强；然后考虑支持集之间的跨样本区域相关性关系，对当前类别的特征提取出共性，进一步实现特征增强；最后考虑支持集和查询集之间的跨样本区域相关性关系，找到查询集和支持集特征相似的目标区域，通过相似度计算得到最后的分类结果。根据定性分析实验结果，当使用了本发明提出的方法后，可以更好的关注到同一类别中的共同区域，并对这一部分区域进行增强，从而特征更具表示性；在定量分析中，通过消融实验和对比实验，可以发现跨样本的注意力模块在用于支持集之间、支持集和查询集之间都会对分类结果带来提升。

本发明授权一种基于相关区域的小样本图像分类方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于相关区域的小样本图像分类方法，其特征在于，首先考虑样本的区域自相关关系，对特征进行增强；然后考虑支持集之间的跨样本区域相关性关系，实现特征增强；最后考虑支持集和查询集之间的跨样本区域相关性关系，找到查询集和支持集特征相似的目标区域，通过相似度计算得到最后的分类结果；该方法包括以下步骤： 将两个支持集依次输入到特征提取器、区域自相关模块中，得到每个支持集的自相关增强的支持集特征； 将查询集依次输入到特征提取器、区域自相关模块中，得到自相关增强的查询集特征； 将自相关增强的支持集特征输入到跨样本相关性模块进行特征增强，得到支持集之间的跨样本增强的支持集特征； 将跨样本增强的支持集特征和自相关增强的查询集特征输入到跨样本相关性模块，对跨样本相关性模块输出的支持集特征和查询集特征计算相似度，从而实现对查询集的分类；所述特征提取器、区域自相关模块、跨样本相关性模块，采用以下步骤进行训练： 1将两个支持集和查询集的所有图像分别输入到基于卷积神经网络的特征提取器中，去除最后一层的池化操作，得到保留位置关系的图像特征； 2将特征提取器提取出来的特征进行池化操作后，通过全连接层进行分类，并计算分类损失函数； 3将步骤1获得的图像特征输入到区域自相关模块中，对图像的位置特征进行增强，得到自相关增强的支持集特征和自相关增强的查询集特征； 4将支持集中的同一类别的样本输入到跨样本相关性模块，考虑同一类别不同样本之前的空间相似度关系，将相似度较高的区域看作该类别的目标区域即分类目标，以此为注意力系数作用到该类别的所有样本中，从而实现特征增强，得到跨样本增强的支持集特征； 5将步骤4得到的跨样本增强的支持集特征和步骤3得到的自相关增强的查询集特征输入到跨样本相关性模块中，寻找查询集样本和支持集样本中匹配的区域，并计算查询集特征和支持集特征的相似度，得到相关性损失函数； 6合并计算步骤2的分类损失函数和步骤5的相关性损失函数，进行迭代优化，训练得到特征提取器、区域自相关模块、跨样本相关性模块的参数。

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