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龙图腾网获悉华中农业大学申请的专利基于BoxInst的弱监督猪只图像实例分割方法、装置及设备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：CN117058369B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-12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：202310845480.0，技术领域涉及：G06V10/26；该发明授权基于BoxInst的弱监督猪只图像实例分割方法、装置及设备是由王海燕;江烨皓;赵书红;李新云;刘小磊;马云龙;付玉华;杜小勇;黎煊设计研发完成，并于2023-07-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于BoxInst的弱监督猪只图像实例分割方法、装置及设备在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于BoxInst的弱监督猪只图像实例分割方法，利用训练好的BoxInst分割模型进行猪只图像实例分割，其中，所述BoxInst分割模型的训练进一步包括：构建弱监督数据集；使用搭建的BoxInst分割模型对弱监督数据集进行训练，得到训练好的BoxInst分割模型；搭建的所述BoxInst分割模型由CotSENet骨干提取网络、FPN层和ControllerHead层和MaskBranch层组成，CotSENet骨干提取网络提取后的特征图传递给FPN层进行多尺度融合，通过ControllerHead层进行目标检测及MaskBranch层进行最终的像素点预测，通过ProjectionLoss和PairwiseaffinityLoss进行梯度反向传播，最终实现基于边界框的弱监督实例分割。本发明用以实现对猪只图像中猪只的分割，在减少制作数据集的成本的同时，能将猪只从图像中分割出来。

本发明授权基于BoxInst的弱监督猪只图像实例分割方法、装置及设备在权利要求书中公布了：1.基于BoxInst的弱监督猪只图像实例分割方法，其特征在于，利用训练好的BoxInst分割模型进行猪只图像实例分割，其中，所述BoxInst分割模型的训练进一步包括： 构建弱监督数据集； 使用搭建的BoxInst分割模型对弱监督数据集进行训练，得到训练好的BoxInst分割模型；搭建的所述BoxInst分割模型由CotSENet骨干提取网络、FPN层和ControllerHead层和MaskBranch层组成，CotSENet骨干提取网络提取后的特征图传递给FPN层进行多尺度融合，通过ControllerHead层进行目标检测及MaskBranch层进行最终的像素点预测，通过掩码水平及垂直投影损失函数ProjectionLoss和像素颜色相似度损失函数PairwiseaffinityLoss进行反向传播，最终实现基于边界框的弱监督实例分割； 从图像特征提取的角度出发，结合通道注意力机制和CoT注意力机制模块提出CotSE模块，使用ResNet-50骨干网络特征提取的架构构建CotSENet骨干提取网络；构建CotSENet骨干提取网络包括：将特征提取分别为5个阶段，第一阶段使用卷积核大小为7和3*3的最大池化对输入图像进行预处理；构建CotSE残差特征提取块，在第二、三、四、五阶段分别串联3、4、6、3个CotSE残差特征提取块作为骨干网络的特征提取元单位；其中，构建CotSE残差特征提取块包括：使用大小为1*1的卷积核对初始输入图特征通道降低4倍维度；使用CotSE模块对特征图进行学习；使用大小为1*1的卷积核将学习后的特征图的维度重新升维至输入大小；将初始输入和学习后的特征图以相同的维度相加，输出最终学习后的特征图。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人华中农业大学，其通讯地址为：430000 湖北省武汉市洪山区狮子山街1号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。