南京航空航天大学叶海波获国家专利权
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龙图腾网获悉南京航空航天大学申请的专利一种基于Mixup的长尾数据增强处理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：CN115861970B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-02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：202211628965.6，技术领域涉及：G06V20/58；该发明授权一种基于Mixup的长尾数据增强处理方法是由叶海波;周芳宇设计研发完成，并于2022-12-19向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于Mixup的长尾数据增强处理方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于Mixup的长尾数据增强处理方法，在训练模型时，先输入原始的长尾数据集xi,yi，初始化一个混淆概率矩阵cf为0，在每一轮Batch中，随机得到一个服从Beta分布的参数θ，通过Mixup数据增强生成新的样本并作为模型的输入；由于每次使用Mixup都会引入原始的不平衡分布，这导致Mixup生成的虚拟样本服从一个更不平衡的长尾分布，加剧了数据集的不平衡问题，为了解决这个问题，本发明在损失函数中引入了θ和混淆概率矩阵cf来减轻由Mixup引入的不平衡，通过平衡的损失函数得到模型的总损失，更新模型的参数，直到学习次数大于指定学习次数。本发明适用于自动驾驶场景识别、细粒度级别图像识别等不平衡的图像识别场景。
本发明授权一种基于Mixup的长尾数据增强处理方法在权利要求书中公布了：1.一种基于Mixup的长尾数据增强处理方法，其特征在于：所述方法对于长尾数据训练的过程包括如下步骤： 1输入原始的长尾数据集，所述的长尾数据集为图像数据集； 2初始化混淆概率矩阵cf为0； 3通过得到参数，Mixup使用参数生成新样本数据，将新样本作为模型的输入； 通过Mixup对长尾数据集进行数据增强，新样本数据的生成包括如下计算： 其中，，，是输入的真实标签，，，，是Mixup随机挑选的两个样本，通过参数将两个样本进行结合，生成新的样本； 4利用和混淆概率矩阵cf，使用平衡的损失函数计算模型的总损失，模型的总损失被计算为： ； 5更新模型参数，使用验证集验证模型精度； 6计算混淆矩阵，更新混淆概率矩阵cf； 7更新学习次数； 8如果学习次数大于指定学习次数，结束模型训练；否则重复步骤3，继续对模型进行训练，更新模型参数。
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