北京工业大学段立娟获国家专利权
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龙图腾网获悉北京工业大学申请的专利一种基于多任务的自监督小样本目标检测方法及系统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：CN117079039B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-13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：202311067405.2，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种基于多任务的自监督小样本目标检测方法及系统是由段立娟;张广勇;乔元华;于乃功设计研发完成，并于2023-08-23向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于多任务的自监督小样本目标检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于多任务的自监督小样本目标检测方法及系统，涉及计算机视觉技术领域，包括：构建多个不同的图像检测元任务，包括支持图像集和查询图像集，输入目标检测模型；提取并聚合支持图像集和查询图像集的特征，得到整体聚合特征；将整体聚合特征和查询图像特征集输入变换器，得到目标检测结果，包括固定数目的检测框和检测特征；将检测框和自监督模块生成的区域建议对比，将检测特征与自监督模块的嵌入特征对比，计算损失，基于损失计算结果调整变换器的权重，优化目标检测模型，优化目标检测结果。本发明可以更好地捕捉目标类别的差异和变化，从而有效地减少特征空间上的偏移或差异，提高小样本目标检测模型在新任务或新类别上的性能。
本发明授权一种基于多任务的自监督小样本目标检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于多任务的自监督小样本目标检测方法，其特征在于，包括： 基于小样本目标检测数据集进行有放回的采样，构建多个不同的图像检测元任务，输入目标检测模型，所述图像检测元任务包括支持图像集和查询图像集； 通过卷积神经网络提取所述支持图像集和所述查询图像集的特征，得到支持图像特征集和查询图像特征集； 对支持图像特征集进行特征聚合，再与所有查询图像特征集拼接，得到整体聚合特征； 将所述整体聚合特征和所述查询图像特征集输入变换器，得到目标检测结果，包括固定数目的检测框和检测特征； 将检测框和自监督模块生成的区域建议对比，将检测特征与自监督模块的嵌入特征对比，计算损失，基于损失计算结果调整所述变换器的权重，优化所述目标检测模型； 采用优化后的目标检测模型继续对剩余目标检测元任务进行目标检测及目标检测模型优化。
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