一种基于迁移学习的少样本目标检测方法2026

专利内容

(19)国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 118097115 A (43)申请公布日 2024.05.28 (21)申请号 202410341845.0 (22)申请日 2024.03.25 (71)申请人 南京大学 地址 210023 江苏省南京市栖霞区仙林大 道163号 (72)发明人 吴建鑫　刘天宇　 (74)专利代理机构 南京乐羽知行专利代理事务 所(普通合伙) 32326 专利代理师 李玉平 (51)Int.Cl. G06V 10/25 (2022.01) G06V 10/764 (2022.01) G06V 10/82 (2022.01) G06N 3/0464 (2023.01) G06N 3/096 (2023.01) 权利要求书2页 说明书6页 附图2页 (54)发明名称 一种基于迁移学习的少样本目标检测方法 (57)摘要 本发明公开一种基于迁移学习的少样本目 标检测方法，将总数据集根据样本数量多少分为 少样本类集合和基类集合，使用基类集合训练整 个目标检测器；将基训练阶段的检测器拷贝一 份，取其骨干网络和部分特征网络并部分冻结； 使用总数据集，将复制的冻结骨干网络和原网络 用稳定约束损失相结合，利用反向传播算法进行 微调训练；在测试时抛弃复制的网络，用微调后 的原模型输出分类和回归结果。在不增加额外推 理开销情况下，带来更好的少样本类和基类目标 检测性能。 A 5 1