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龙图腾网恭喜北京小蝇科技有限责任公司申请的专利一种基于单实例分布采样的图像数据增广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：CN119359588B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-02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：202411897296.1，技术领域涉及：G06T5/70；该发明授权一种基于单实例分布采样的图像数据增广方法是由李柏蕤;连荷清;陈磊设计研发完成，并于2024-12-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于单实例分布采样的图像数据增广方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于单实例分布采样的图像数据增广方法，定向对数据库中数据量较少的大多数类别进行数据补充，从根本上缓解数据不均衡造成的尾部类别识别性能较差的问题；基于学习到的单个实例样本的分布采样对数据库进行无限扩充，且扩充后的样本同原始实例样本语义高度相似，但图像细节信息不同，使数据库尽可能涵盖所有可能的图像数据，有效丰富数据库的多样性，有力提升了模型应对各种未知数据时的泛化性能，增强了模型的稳定性，一定程度上解决了模型实际应用时的关键难题；无需对数据进行任何标注，仅需对原始数据进行小规模采集即可将数据库扩充为大规模训练数据库，快速、精准、高效的对数据采集时面临的所有问题进行充分解决。

本发明授权一种基于单实例分布采样的图像数据增广方法在权利要求书中公布了：1.一种基于单实例分布采样的图像数据增广方法，其特征在于：包括以下步骤：S1、构建初始数据库，所述初始数据库中包括自然图像数据和或医学图像数据；S2、构建实例特征抽取模型，所述实例特征抽取模型通过提取待分析单实例的图像块特征向量、进行数据增强得到增强前-增强后的图像对，所述增强前-增强后的图像对作为正样本对并得到正样本图像集合，从所述初始数据库中随机抽取指定数量图像提取特征向量后得到负样本图像集合，通过损失函数减小所述正样本对之间的距离、增大当前样本和其他负样本间的距离，最终得到单实例特有特征；S3、对每个所述单实例特有特征进行建模得到实例特征分布学习模型，基于所述实例特征分布学习模型对所有所述单实例特有特征在特征层面进行分布估计得到每个实例服从的特征分布，基于所述每个实例服从的特征分布进行采样得到单实例具体特征；S4、构建特征解码图像生成模型，将所述单实例具体特征输入所述特征解码图像生成模型得到和单实例属同一类别但内容有差异的图像；或者可对提取到的实例特征进行不同实例特征间的组合定向输出同组合后实例特征相关的图像；将所述特征解码图像生成模型生成的图像扩充进数据库得到扩充后数据库，一种基于单实例分布采样的图像数据增广方法完成。

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