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龙图腾网恭喜西安电子科技大学申请的专利小样本学习图像分类方法及装置、电子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：CN119006931B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-14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：202411459520.9，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权小样本学习图像分类方法及装置、电子设备是由贺春祥;冯开元;公茂果;武越;赵宏宇设计研发完成，并于2024-10-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本小样本学习图像分类方法及装置、电子设备在说明书摘要公布了：本发明公开了一种小样本学习图像分类方法及装置、电子设备，该方法包括：提取待预测图像的高维特征；将待预测图像的高维特征输入至训练好的分类模型得到待预测图像的预测类别；其中，分类模型是根据扩增后的数据集训练的，扩增后的数据集包括真实样本和生成对抗网络根据真实样本产生的生成样本；生成对抗网络中包括多样性正则化器、三元损失正则化器及分类正则化器，多样性正则化器用于保持噪声向量之间的距离大于距离阈值，三元损失正则化器用于缩小同类样本、扩大异类样本间的差异，分类正则化器用于基于皮尔森相关系数保持生成样本的分布与真实样本的分布一致。本发明能够提高对图像的分类效果和分类准确率。

本发明授权小样本学习图像分类方法及装置、电子设备在权利要求书中公布了：1.一种小样本学习图像分类方法，其特征在于，包括：提取待预测图像的高维特征；将所述待预测图像的高维特征输入至训练好的分类模型得到所述待预测图像的预测类别；其中，所述分类模型是根据扩增后的数据集训练的，所述扩增后的数据集包括真实样本和生成样本，所述生成样本为生成对抗网络根据所述真实样本和噪声向量最后一次生成的伪样本；其中，所述生成对抗网络中包括多样性正则化器、三元损失正则化器及分类正则化器，所述多样性正则化器用于保持所述噪声向量之间的距离大于距离阈值，所述三元损失正则化器用于缩小同类样本、扩大异类样本间的差异，所述分类正则化器用于基于皮尔森相关系数保持所述生成样本的分布与查询样本的分布一致，所述查询样本与所述真实样本的分布及包括的图像的种类相同；其中，所述生成对抗网络还包括生成器和判别器，所述生成对抗网络的训练方法包括：提取原始样本图像的特征得到所述真实样本和所述查询样本；所述生成器根据所述真实样本和所述噪声向量生成本轮训练的伪样本；所述判别器评估所述本轮训练的伪样本和所述真实样本的真实性得到本轮训练的判别结果；所述多样性正则化器计算所述噪声向量之间的距离，得到所述多样性正则化器本轮训练的输出结果；所述三元损失正则化器确定锚点样本与所述锚点样本对应的正样本之间的距离、所述锚点样本与所述锚点样本对应的负样本之间的距离，得到所述三元损失正则化器本轮训练的输出结果，其中，所述锚点样本为所述真实样本和所述伪样本中的一个；所述分类正则化器基于皮尔森相关系数确定所述本轮训练的伪样本与所述查询样本属于同一类别的概率，得到所述分类正则化器本轮训练的输出结果；根据所述本轮训练的判别结果确定本轮训练的判别器损失；根据所述多样性正则化器本轮训练的输出结果、所述三元损失正则化器本轮训练的输出结果、所述分类正则化器本轮训练的输出结果、所述本轮训练的伪样本、所述本轮训练的判别结果，确定本轮训练的生成器损失；确定是否满足预设训练结束条件，若不满足则分别根据所述本轮训练的判别器损失和所述本轮训练的生成器损失更新所述判别器和所述生成器的网络参数；若满足，则固定所述生成器和所述判别器的网络参数得到训练好的生成对抗网络；其中，所述生成器损失满足下述公式： ；其中，为所述生成器损失，为所述生成器根据噪声向量生成的伪样本，为所述噪声向量的分布，为所述生成器根据另一个噪声向量生成的伪样本，、分别表示噪声向量和噪声向量服从分布，、、分别为三元组损失权重、多样性损失权重、分类损失权重，、、分别为三元组损失、多样性正则化损失、分类损失，表示所述判别器对伪样本、所述伪样本的类别及所述伪样本的上下文的判别结果，表示所述判别器对伪样本、所述伪样本的类别及所述伪样本的上下文的判别结果的判别结果，表示期望；其中，所述三元组损失是根据所述三元损失正则化器的输出结果确定的，所述多样性正则化损失是根据所述多样性正则化器的输出结果确定的，所述分类损失是根据所述分类正则化器的输出结果确定的；其中，所述多样性正则化损失满足下述公式： ；其中，为所述真实样本的总数，为所述多样性正则化器的输出结果，表示第个噪声向量和第个噪声向量之间的距离；为距离阈值；其中，所述分类损失满足下述公式： ；其中，为所述真实样本的总数，为第个伪样本，为所述查询样本的嵌入表示，为皮尔逊相关系数，为第个伪样本，为所述分类正则化器的输出结果。

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