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龙图腾网获悉大连海事大学申请的专利基于对比学习和多方面蒸馏的小样本目标检测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：CN117274576B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-17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：202311292003.2，技术领域涉及：G06V10/25；该发明授权基于对比学习和多方面蒸馏的小样本目标检测方法是由李春庚;曹凤龙;杨雪设计研发完成，并于2023-10-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于对比学习和多方面蒸馏的小样本目标检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于对比学习和多方面蒸馏的小样本目标检测方法，通过构建基于对比学习与多方面蒸馏的小样本目标检测网络模型；并对小样本目标检测网络模型进行基类基础训练，获得小样本目标检测基类模型；再对所述小样本目标检测基类模型进行新类微调训练，获取最终小样本目标检测模型；最后根据最终小样本目标检测模型对小样本目标进行检测。解决了传统的目标检测方法容易出现类别混淆与信息捕捉能力较弱的问题，大大改善了检测模型对目标特征的捕捉能力，同时增强前景表示并减少背景信息的干扰，提升了目标检测性能。

本发明授权基于对比学习和多方面蒸馏的小样本目标检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于对比学习和多方面蒸馏的小样本目标检测方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：获取公开小样本的目标检测数据集，并基于所述目标检测数据集随机划分获取基类数据集与新类数据样本集； 所述目标检测数据集包括PASCALVOC数据集与MSCOCO2014数据集； 且选取所述PASCALVOC数据集或MSCOCO2014数据集的任意一种数据集； S2：构建基于对比学习与多方面蒸馏的小样本目标检测网络模型； 构建的基于对比学习与多方面蒸馏的小样本目标检测网络模型包括FasterR-CNN骨干网络、区域提议网络、特征提取器模块、对比分支模块、目标检测网络支路以及多方面蒸馏模块； 所述FasterR-CNN骨干网络的输入端连接图像输入层，且所述FasterR-CNN骨干网络的输出端分别连接所述区域提议网络的输入端与特征提取器模块的输入端； 且所述FasterR-CNN骨干网络用于对输入的图像进行特征提取获取目标特征图，并将所述目标特征图分别输入至所述区域提议网络与特征提取器模块； 所述区域提议网络的输出端与所述特征提取器模块的输入端连接；且所述区域提议网络用于根据输入的目标特征图生成目标区域提议框； 所述特征提取器模块的输出端分别连接至目标检测网络支路的输入端与对比分支模块的输入端；且所述对比分支模块的输出端与所述目标检测网络支路的输入端连接； 所述特征提取器模块用于将所述区域提议框映射到通过所述FasterR-CNN骨干网络输入的特征图上，获取目标特征框图，并将所述目标特征框图分别输入至目标检测网络支路与对比分支模块； 所述目标检测网络支路包括第一网络分支与第二网络分支； 且所述第一网络分支包括依次连接的第一全连接层与分类器模块； 所述第二网络分支包括依次连接的第二全连接层与回归器模块； 所述分类器模块与回归器模块的输出端连接至所述多方面蒸馏模块； 所述对比分支模块用于根据所述目标特征框图的余弦相似度分数，通过对比损失函数进行目标特征框图的优化； 所述第一全连接层用于对所述特征提取器模块的输出与所述对比分支模块的输出进行全连接运算，且所述第一全连接层的输出传输至所述分类器模块； 所述分类器模块用于根据所述第一全连接层的输出获取所述目标特征框图的类别，并输出各目标特征框图类别的概率； 所述第二全连接层用于对所述特征提取器模块的输出与所述对比分支模块的输出进行全连接运算，且所述第二全连接层的输出传输至所述回归器模块； 所述回归器模块用于根据所述第二全连接层的输出获取目标检测框的位置，并输出所述目标检测框的位置偏移量； 所述多方面蒸馏模块用于通过蒸馏损失优化提取所述各目标特征框图类别的概率与目标检测框的位置偏移量的目标共性特征；并通过提取的所述目标共性特征重新训练分类器模块与回归器模块； S3：基于所述基类数据集对所述小样本目标检测网络模型进行基类基础训练，获得小样本目标检测基类模型； S4：基于所述新类数据样本集对所述小样本目标检测基类模型进行新类微调训练，获取最终小样本目标检测模型； S5：基于所述最终小样本目标检测模型对小样本目标进行检测。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人大连海事大学，其通讯地址为：116000 辽宁省大连市甘井子区凌水街道凌海路1号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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