(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202211181943.X (22)申请日 2022.09.27 (71)申请人 湖南朗国视 觉识别研究院有限公司 地址 410000 湖南省长 沙市高新 开发区尖 山路18号中电软件园二期A 20栋401 (72)发明人 蒲怀建　颜专　 (74)专利代理 机构 广州市越秀区哲力专利商标 事务所(普通 合伙) 44288 专利代理师 任豪杰 (51)Int.Cl. G06V 10/82(2022.01) G06V 10/774(2022.01) G06V 10/764(2022.01) G06V 10/766(2022.01) G06N 3/04(2006.01)G06N 3/08(2006.01) (54)发明名称 基于度量学习的小样 本目标检测方法、 系统 和存储介质 (57)摘要 本申请公开了一种基于度量学习的小样本 目标检测方法、 系统和存储介质， 包括： 获取目标 图像； 根据所述目标图像和训练好的分类器中得 到目标图像在度量空间中的表 示； 根据目标图像 在度量空间中的表示来对目标图像中的目标对 象进行分类； 其中， 所述分类器通过 以下方式获 得： 获取支持集和询问集； 提取所述支持集中第 一样本的第一特征和所述询问集中第二样本的 第二特征； 将所述第一特征和第二特征映射到度 量空间之中， 并根据度量函数确定第一特征和第 二特征在度量空间之间的距离， 根据所述距离以 及支持集和询问集的标定信息对所述分类器进 行训练。 本申请可以在小样本的场景下完成模型 训练同时提升模型的泛化能力。 权利要求书2页 说明书5页 附图1页 CN 115512202 A 2022.12.23 CN 115512202 A 1.一种基于度量学习的小样本目标检测方法， 其特 征在于， 包括： 获取目标图像； 根据所述目标图像和训练好的分类 器中得到目标图像在度量空间中的表示； 根据目标图像在度量空间中的表示 来对目标图像中的目标对象进行分类； 其中， 所述分类 器通过以下 方式获得： 获取支持集和询问集； 提取所述支持集中第一样本的第一特 征和所述询问集中第二样本的第二特 征； 将所述第一特征和第 二特征映射到度量空间之中， 并根据度量函数确定第 一特征和第 二特征在度量空间之 间的距离， 根据所述距离以及支持集和询问集的标定信息对所述分类 器进行训练。 2.根据权利要求1所述的一种基于度量学习的小样本目标检测方法， 其特征在于， 提取 所述支持集中第一样本的第一特 征和所述询问集中第二样本的第二特 征包括： 通过提取网络提取支持集中第一样本的网络特征， 然后对所述网络特征进行卷积， 得 到所述第一特 征； 通过提取网络提取询问集中第二样本的网络特征， 然后通过RPN网络提取目标 区域， 得 到第二特 征。 3.根据权利要求2所述的一种基于度量学习的小样本目标检测方法， 其特征在于， 所述 提取网络采用Resnet5 0主干网络 。 4.根据权利要求1所述的一种基于度量学习的小样本目标检测方法， 其特征在于， 根据 所述距离以及支持集和询问集的标定信息对所述分类 器进行训练， 包括： 通过度量函数计算的距离确定分类损失值， 使用均 方误差来计算目标的位置之间的损 失值作为回归损失值， 将分类损失值和回归损失值相加得到总损失值， 根据所述总损失值 对分类器进行参数 更新。 5.根据权利要求1所述的一种基于度量学习的小样本目标检测方法， 其特征在于， 参数 更新时采用BP网络进行梯度下降优化。 6.根据权利要求1所述的一种基于度量学习的小样本目标检测方法， 其特征在于， 在所 述分类器中， 所述第一特 征和第二特 征经过若干次卷积后通过激活函数激活。 7.根据权利要求6所述的一种基于度量学习的小样本目标检测方法， 其特征在于， 所述 激活函数依次包括rule激活函数和sigmo id激活函数。 8.一种基于度量学习的小样本目标检测系统， 其特 征在于， 包括： 预测单元， 用于获取目标图像； 根据所述目标图像和训练好的分类器中得到目标图像 在度量空间中的表示； 根据目标图像在度量空间中的表示来对目标图像中的目标对象进 行 分类； 训练单元， 用于通过以下方式训练分类器： 获取支持集和询问集； 提取所述支持集中第 一样本的第一特征和所述询问集中第二样本的第二特征； 将所述第一特征和 第二特征映射 到度量空间之中， 并根据度量函数确定第一特征和第二特征在度量空间之间的距离， 根据 所述距离以及支持集和询问集的标定信息对所述分类 器进行训练。 9.一种基于度量学习的小样本目标检测系统， 其特 征在于， 包括： 存储器， 用于存 储程序；权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115512202 A 2处理器， 用于加载所述程序以执行如权利要求1 ‑7任一项所述的基于度量学习的小样 本目标检测方法。 10.一种计算机可读存储介质， 其特征在于， 其存储有程序， 所述程序被处理器执行时 实现如权利要求1 ‑7任一项所述的基于度量学习的小样本目标检测方法。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115512202 A 3