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龙图腾网获悉苏州城市学院申请的专利一种用于异常图像分割的无分割器训练数据集生成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：CN119919758B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-04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：202510407252.4，技术领域涉及：G06V10/774；该发明授权一种用于异常图像分割的无分割器训练数据集生成方法是由杨洋;孙铭杰;万志斌;徐旻麻;赵志宏;薛亮设计研发完成，并于2025-04-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种用于异常图像分割的无分割器训练数据集生成方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种用于异常图像分割的无分割器训练数据集生成方法，涉及计算机视觉和图像处理技术领域，该方法包括将基准真值掩码作为条件输入至扩散模型，通过随机噪声及逐步去噪过程生成包含异常区域的图像；在扩散模型的采样过程中，引入注意力差异最大化能量函数，注意力差异最大化能量函数通过对比扩散模型生成的注意力图与基准真值掩码的差异，动态调整生成图像的异常区域与基准真值掩码的对齐度；通过迭代优化注意力差异最大化能量函数，生成与基准真值掩码匹配的异常图像及其对应的掩码标签对，作为训练数据集。本发明在不依赖额外的分割器的情况下，有效缓解了标签漂移问题。

本发明授权一种用于异常图像分割的无分割器训练数据集生成方法在权利要求书中公布了：1.一种用于异常图像分割的无分割器训练数据集生成方法，其特征在于，包括： 将基准真值掩码作为条件输入至扩散模型，通过随机噪声及逐步去噪过程生成包含异常区域的图像； 在所述扩散模型的采样过程中，引入注意力差异最大化能量函数，所述注意力差异最大化能量函数通过对比所述扩散模型生成的注意力图与所述基准真值掩码的差异，动态调整生成图像的异常区域与所述基准真值掩码的对齐度；所述注意力差异最大化能量函数包括第一能量函数Fl和第二能量函数Fe，其中所述第一能量函数Fl通过最大化目标区域的注意力均值与非目标区域的注意力均值之间的差异，增强生成图像中异常区域的定位精度；所述第二能量函数Fe通过惩罚目标区域内最低的K个注意力值及非目标区域内最高的K个注意力值，解决目标区域与非目标区域的区域不平衡问题； 所述注意力差异最大化能量函数的表达式为： FM,At＝αFlM,At+1-αFeM,At； 式中，F表示注意力差异最大化能量函数，M表示基准真值掩码，At表示扩散模型在时间步t预测噪声时计算的注意力图，α为权重因子，用于平衡所述第一能量函数Fl与所述第二能量函数Fe的影响； 通过迭代优化所述注意力差异最大化能量函数，生成与所述基准真值掩码匹配的异常图像及其对应的掩码标签对，作为训练数据集。

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