北京邮电大学梁孔明获国家专利权
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龙图腾网获悉北京邮电大学申请的专利一种类别分类方法、装置、介质及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：CN117115497B 。
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：202310076588.8，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种类别分类方法、装置、介质及设备是由梁孔明;杜若一;常东良;喻雯晴;马占宇设计研发完成，并于2023-01-16向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种类别分类方法、装置、介质及设备在说明书摘要公布了：本公开提供了一种类别分类方法、装置、介质及设备，所述方法包括：定义在线类别挖掘数据结构；构构建分类模型，其中，所述分类模型包括：用于特征提取的编码器和用于将提取到的特征投影到有判别力的表征空间的投影器基于所述数据结构中用于训练的数据对所述分类模型进行训练；基于所述数据结构中用于测试的数据对训练后的分类模型进行分类测试。本公开的方法与现有技术相比，实现了不依赖辅助信息，面向开放数据，实例级即使预测的未见类别挖掘。在6个常用的分类数据集上验证了本公开所提方法的优越性。
本发明授权一种类别分类方法、装置、介质及设备在权利要求书中公布了：1.一种类别分类方法，其特征在于，用于对图像分类，包括： 定义在线类别挖掘数据结构； 构建分类模型，其中，所述分类模型包括：用于特征提取的编码器和用于将提取到的特征投影到有判别力的表征空间的投影器 基于所述数据结构中用于训练的数据对所述分类模型进行训练； 基于所述数据结构中用于测试的数据对训练后的分类模型进行分类测试； 所述定义在线类别挖掘数据结构具体包括： 将采集到的全部数据分为用于训练的支持集DS和用于测试的查询集DQ； 其中，xi代表数据集中的样本，yi代表对应的标签，N和M分别代表支持集和查询集的样本数量，值得注意的是，查询集DQ同时包含已见和未见的类别，即YS∈YQ； 所述分类模型进行训练基于一种二分支结构，其中，基线模型中的投影器被平行地换为符号投影器和幅值投影器 对于符号投影器，使用符号激活函数来去掉符号信息： 对于幅值投影器，使用取输出表征的绝对值来去掉符号信息： 最终的特征其中，表示逐元素乘法。
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