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龙图腾网获悉浙江理工大学申请的专利一种基于多级分布传播的小样本图像分类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：CN116258910B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-05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：202310260651.3，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种基于多级分布传播的小样本图像分类方法是由吴婕;李少华;张海翔;冯杰设计研发完成，并于2023-03-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多级分布传播的小样本图像分类方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种多级分布传播的小样本图像分类方法，首先获取图像数据集，通过对图像进行轮廓分割以截取目标区域图片并做特征提取，然后将提取得到的特征向量作为样本；构建GMDP模块，利用训练集样本对其进行训练，将测试集样本输入至训练好的GMDP模块中，即可直接预测输出对应图像中目标物的类别。本发明提出的MDPN网络，针对小样本分类任务中的噪音干扰问题和多层级特征提取问题进行了优化，通过基于实例分割的目标区域定位方法，大大减轻了背景和伪目标对小样本分类的影响，并通过串联堆叠GNN获得图像的多层级分布特征。

本发明授权一种基于多级分布传播的小样本图像分类方法在权利要求书中公布了：1.一种多级分布传播的小样本图像分类方法，包括如下步骤： 1获取图像数据集，其中每一张图像都标注有其目标物的类别标签，并将数据集中的所有图像划分为训练集和测试集； 2采用IOSL模块对图像进行轮廓分割以截取目标区域图片，进而对目标区域图片进行特征提取得到图像的特征向量；IOSL模块首先通过数据集中的先验知识将图像目标物区域的外部轮廓精确地分割，然后用掩膜覆盖非目标物区域，最后沿着目标物区域的最小外接矩形裁剪得到目标区域图片； 3构建GMDP模块，利用训练集图像的特征向量对其进行训练； 所述GMDP模块基于图神经网络的多级分布传播由多次迭代组成，每次迭代由实例图一级分布图二级分布图三级分布图依次连接组成，其中下标l为自然数表示迭代次数；用实例特征Vlpoint构造实例图中的节点从而计算出的边特征将与进行融合得到实例特征Vldist_1；用Vldist_1构造分布图中的节点且按照的顺序排列，进而计算出的边特征即一级分布，并将直接作为实例特征Vldist_2；用Vldist_2构造分布图中的节点且按照的顺序排列，进而计算出的边特征即二级分布，并将直接作为实例特征Vldist_3；用Vldist_3构造分布图中的节点且按照的顺序排列，进而计算出的边特征即三级分布，将与Vlpoint进行融合得到实例特征用于构造下一次迭代实例图中的节点，如此便完成了一次迭代过程； 4将测试集图像的特征向量输入至训练好的GMDP模块中，即可直接预测输出对应图像中目标物的类别。

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