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龙图腾网恭喜重庆理工大学;重庆师范大学;重庆智简科技有限公司申请的专利基于关系网络度量的双分支多尺度分支辅导学习方法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：CN117593567B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-25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：202311447369.2，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权基于关系网络度量的双分支多尺度分支辅导学习方法是由李刚;汪航;徐传运;张杨;李星光;舒涛;程裕博;杨妍婷;王坤;周正;李天设计研发完成，并于2023-11-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于关系网络度量的双分支多尺度分支辅导学习方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于关系网络度量的双分支多尺度分支辅导学习方法，涉及小样本图像识别分类领域。本发明通过在提取多层级、多尺度特征的基础上，采用关系网络进行样本对的相似性度量并利用双分支辅导学习提升模型的识别能力，其中优先在分支一中通过多尺度特征生成器生成深层的多尺度特征，在分支二中提取出不同层级的特征，然后，双分支都采用一个可学习的关系网络对每个尺度或每个层级下的特征进行相似性度量的同时，为了最终分类的主导作用，设计了辅导学习模块，用分支一辅导分支二进行学习，发挥深层特征对最终集成所有尺度和层级下的关系得分获得分类结果，整体能够提升在小样本情况下的图像识别分类精度。

本发明授权基于关系网络度量的双分支多尺度分支辅导学习方法在权利要求书中公布了：1.基于关系网络度量的双分支多尺度分支辅导学习方法，包括，其特征在于：至少包括以下步骤：步骤1，构建多层级、多尺度的特征提取网络；步骤2，构建采用关系网络度量的相似性度量网络，以及双分支辅导学习模块；所述双分支辅导学习模块至少包括分支一和分支二；所述分支一为将多尺度特征生成器的5个尺度的特征图输出，在每个尺度上，根据查询和支持样本形成查询－支持特征对；所述分支二为将提取出不同深度的图像特征，在每一个深度下，按照查询与支持样本形成查询－支持特征对；用分支一的关系网络度量的关系得分结果，构造相似度知识的软标签，在辅导学习模块T中对分支二度量网络学习相似性进行辅导，利用分支一的学习总结rZ和分支二的最终学习总结rD，构建软标签损失；步骤3，将图像输入双分支多尺度辅导学习度量网络进行训练，保存最优模型；步骤4，使用最优模型进行分类预测，得到分类准确率。

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重庆理工大学;重庆师范大学;重庆智简科技有限公司，其通讯地址为：400054 重庆市巴南区红光大道69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”。