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龙图腾网获悉广东技术师范大学申请的专利一种基于文本掩码协作提示的弱监督语义分割方法及系统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：CN119919663B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-16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：202510007653.0，技术领域涉及：G06V10/26；该发明授权一种基于文本掩码协作提示的弱监督语义分割方法及系统是由韩娜;罗钦涛;陈泓霖;钟君慧;杨阿庆;张磊;张越设计研发完成，并于2025-01-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于文本掩码协作提示的弱监督语义分割方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于文本掩码协作提示的弱监督语义分割方法及系统，方法包括：获取待处理的图像信息以及文本信息；将待处理的图像信息输入弱监督的语义分割模型进行处理，输出分割结果；其中，弱监督的语义分割模型通过协同使用自监督文本提示STP分支结构和弱监督掩模提示WMP分支结构进行重构并训练获得；自监督文本提示STP分支结构利用跨层块关联和多尺度文本特征抑制背景噪声，弱监督掩模提示WMP分支结构采用掩模种子细化边界精度。本发明通过协同使用文本和掩码提示来增强CAM性能。

本发明授权一种基于文本掩码协作提示的弱监督语义分割方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于文本掩码协作提示的弱监督语义分割方法，其特征在于，包括： 获取待处理的图像信息以及文本信息； 将所述待处理的图像信息以及文本信息输入弱监督的语义分割模型进行处理，输出分割结果；其中，所述弱监督的语义分割模型通过协同使用自监督文本提示STP分支结构和弱监督掩模提示WMP分支结构进行重构并训练获得；所述自监督文本提示STP分支结构利用跨层块关联和多尺度文本特征抑制背景噪声，所述弱监督掩模提示WMP分支结构采用掩模种子细化边界精度； 其中，所述自监督文本提示STP分支结构包括： CAM提取模块：用于通过SoftmaxGradCAM方法提取初始类激活图CAM，将WMP分支中TSA提取的低级视觉信息集成到Softmax-GradCAM中； 块间跨层优化ICO模块：用于将视觉编码器导出自注意力图进行跨层平均操作，构建亲和力图，捕获跨层的块间亲和力； 跨模态多尺度优化CMO模块：用于将编码器中提取多尺度中间特征作为Query，同时使用CAM作为Key和Value，通过注意力机制，将文本特征与CAM中的语义信息对齐，生成跨模态特征表示； 所述弱监督掩模提示WMP分支结构包括： 弱监督种子生成模块：用于根据目标区域提示生成弱监督掩膜种子； 目标空间感知TSA模块：用于利用所述弱监督掩膜种子，对原始图像进行高斯模糊处理，并提取空间信息； 掩码提示MP模块：用于通过所述弱监督掩膜种子与STP分支得到的CAM进行融合细化，获得最终的伪掩码。

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