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龍圖騰網恭喜同濟大學申請的專利一種基于課程學習與對抗訓練的圖像分類方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN114743049B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-04-29發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202210369277.6，技術領域涉及：G06V10/764；該發明授權一種基于課程學習與對抗訓練的圖像分類方法是由嚴俊;鄧瀟陽;尹慧琳設計研發完成，并于2022-04-08向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于課程學習與對抗訓練的圖像分類方法在說明書摘要公布了：本發明涉及一種基于課程學習與對抗訓練的圖像分類方法，包括：S1、獲取原始圖像數據集，通過模型初始化得到初始分類模型；S2、對模型進行訓練，判斷分類精度是否達到極限值，若是則生成第一分類模型并轉至步驟S3；S3、加入單步迭代的對抗樣本，對第一分類模型進行對抗訓練，判斷分類精度是否達到極限值，若是則生成第二分類模型并轉至步驟S4；S4、再加入多步迭代的對抗樣本，對第二分類模型進行對抗訓練，判斷分類精度是否達到極限值，若是則保留模型參數，生成魯棒視覺分類模型；S5、輸入待分類的圖像數據集，得到圖像分類結果。與現有技術相比，本發明具有提高數據集被干擾時的圖像分類精度、保證原始數據集的分類精度不受影響等優點。

本發明授權一種基于課程學習與對抗訓練的圖像分類方法在權利要求書中公布了：1.一種基于課程學習與對抗訓練的圖像分類方法，其特征在于，具體包括以下步驟：S1、獲取原始圖像數據集，并通過模型初始化得到初始分類模型；S2、根據原始圖像數據集對初始分類模型進行訓練，判斷初始分類模型的分類精度是否達到極限值，若是則將極限值對應的初始分類模型作為第一分類模型并轉至步驟S3；S3、在原始圖像數據集中加入單步迭代的FGSM攻擊方法的對抗樣本，得到單步對抗圖像數據集，根據單步對抗圖像數據集對第一分類模型進行對抗訓練，判斷第一分類模型的分類精度是否達到極限值，若是則將極限值對應的第一分類模型作為第二分類模型并轉至步驟S4；S4、在單步對抗圖像數據集中再加入多步迭代的PGD攻擊方法的對抗樣本，得到多步對抗圖像數據集，根據多步對抗圖像數據集對第二分類模型進行對抗訓練，判斷第二分類模型的分類精度是否達到極限值，若是則保留模型參數，生成最終的魯棒視覺分類模型；S5、將待分類的圖像數據集輸入最終的魯棒視覺分類模型，得到圖像分類結果；所述步驟S3和S4中對抗樣本的計算公式具體如下所示： 其中，是圖像特征，為過程函數，為滿足一定約束的對抗擾動，為生成的對抗樣本，是數據標簽，是模型參數，是數據分布，是損失函數；所述步驟S3中單步對抗圖像數據集對模型的攻擊方式的公式如下所示： 其中，為對抗訓練過程中生成的對抗樣本，為擾動預算；所述步驟S4中多步對抗圖像數據集對模型的攻擊方式的公式如下所示： 其中，為截斷系數，為投影函數，為過程參數，為對抗訓練過程中生成的對抗樣本。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人同濟大學，其通訊地址為：200092 上海市楊浦區四平路1239號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。