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龙图腾网获悉杭州电子科技大学申请的专利一种基于轻量化注意力的城市街景实时实例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：CN118644672B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-19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：202410768062.0，技术领域涉及：G06V10/26；该发明授权一种基于轻量化注意力的城市街景实时实例分割方法是由张建辉;张新琦;颜力琦;管昉立设计研发完成，并于2024-06-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于轻量化注意力的城市街景实时实例分割方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于轻量化注意力的城市街景实时实例分割方法，包括如下步骤：步骤1、读取城市街景数据集并进行预处理及数据增强；步骤2、经步骤1处理后的图像作为输入，通过骨干网络进行特征提取并输出特征图；步骤3、所述特征图输入至有聚焦函数的聚焦线性注意力模块进一步提取特征使其聚焦到目标实例上；步骤4、将所述聚焦注意力模块提取的特征图和骨干网络提取的不同尺寸的特征图进行融合；步骤5、基于解耦头得到检测分支以及掩码分支，将融合后的特征分别输入检测分支和掩码分支得到检测结果和分割掩码，最后将检测结果和分割掩码合成得到目标的实例分割结果。相对于传统的纯卷积神经网络和Transformer模型，它有效地平衡了性能和速度。

本发明授权一种基于轻量化注意力的城市街景实时实例分割方法在权利要求书中公布了：1.一种基于轻量化注意力的城市街景实时实例分割方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤1、读取城市街景数据集并进行预处理及数据增强； 步骤2、经步骤1处理后的图像作为输入，通过骨干网络进行特征提取并输出特征图，所述骨干网络包括3×3卷积核和C2f模块； 步骤3、所述特征图输入至有聚焦函数的聚焦线性注意力模块进一步提取特征使其聚焦到目标实例上； 所述聚焦函数为针对聚焦能力引入映射函数fp，表达式如下： 其中，x**p表示x元素幂p，并使用ReLU函数来确保输入的非负性和分母的有效性； 步骤4、将所述聚焦线性注意力模块提取的特征图和骨干网络提取的不同尺寸的特征图进行融合； 所述聚焦线性注意力模块的注意力矩阵中集成有深度卷积模块，聚焦线性注意力模块的最终可表示为： 其中SimQ，K为相似度函数，φp为所述聚焦函数，DWC为所述深度卷积模块，Q、K、分别指代查询、键和值； 步骤5、基于解耦头得到检测分支以及掩码分支，将融合后的特征分别输入检测分支和掩码分支得到检测结果和分割掩码，最后将检测结果和分割掩码合成得到目标的实例分割结果； 合成得到目标的实例分割结果的方法为：将k个掩码系数与k个掩码原型图相乘，相乘后的结果与类别、边框信息相加，再接入Sigmoid非线性函数，生成最终的掩码，即该目标的实例分割结果。

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