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龙图腾网获悉西北工业大学申请的专利一种基于LOVASZ损失和轻量化双边网络的SAR图像实时分割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：CN116051828B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-15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：202211610172.1，技术领域涉及：G06V10/26；该发明授权一种基于LOVASZ损失和轻量化双边网络的SAR图像实时分割方法是由郭睿;赵小鹏;王辉;徐瑞琦;左冠中设计研发完成，并于2022-12-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于LOVASZ损失和轻量化双边网络的SAR图像实时分割方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于LOVASZ损失和轻量化双边网络的SAR图像实时分割方法，对BiSeNet网络依次进行预训练和微调训练；其中，在预训练过程中BiSeNet网络的损失函数采用交叉熵损失函数，在微调训练过程中BiSeNet网络的损失函数采用联合损失函数，联合损失函数包括Lovasz损失函数和交叉熵损失函数；基于微调训练后的BiSeNet网络对极化SAR图像进行分割；本发明在BiSeNet网络的基础上，将语义分割中的常用的指标联合交集IntersectionOverUnion，IOU作为优化目标，引入了对其进行扩展的Lovasz损失，实现了基于Lovasz损失的轻量化双边网络的实时语义分割，获得了更高的分类精度。

本发明授权一种基于LOVASZ损失和轻量化双边网络的SAR图像实时分割方法在权利要求书中公布了：1.一种基于LOVASZ损失和轻量化双边网络的SAR图像实时分割方法，其特征在于，包括以下步骤： 对BiSeNet网络依次进行预训练和微调训练；其中，在预训练过程中所述BiSeNet网络的损失函数采用交叉熵损失函数，在微调训练过程中所述BiSeNet网络的损失函数采用联合损失函数，所述联合损失函数包括Lovasz损失函数和交叉熵损失函数； 基于微调训练后的BiSeNet网络对极化SAR图像进行分割； 所述Lovasz损失函数为： 其中，Lossf2为Lovasz损失函数，C为SAR图像中像素的类别数量，c为SAR图像中像素的类别序数，为各类别的扩展损失； 所述交叉熵损失函数为： 其中，Lossf1为交叉熵损失函数，p为输入到BiSeNet网络中的像素数量，为第i个像素的真实标签，为BiSeNet网络对第i个像素的分类结果为的概率； 所述联合损失函数为： 其中，Lossf3为联合损失函数。

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