北京大学深圳研究生院陈杰获国家专利权
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龙图腾网获悉北京大学深圳研究生院申请的专利图像实例分割方法、设备及介质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：CN116258860B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-30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：202310262703.0，技术领域涉及：G06V10/26；该发明授权图像实例分割方法、设备及介质是由陈杰;傅滨;李剑霞设计研发完成，并于2023-03-10向国家知识产权局提交的专利申请。
本图像实例分割方法、设备及介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种图像实例分割方法、设备及介质，利用对齐查询学习模块基于地面真值掩码和像素嵌入特征图生成对齐查询，通过自注意力变换解码器基于对齐查询得到预测分割掩码和预测分类，基于第一预设学习损失函数计算预测分割掩码与预设标准分割掩码之间的第一误差和基于第二预设学习损失函数计算预测分类与预设标准分类之间的第二误差，根据第一误差和第二误差进行反向传播，对对齐查询的分类分割任务关联参数进行调整得到调整后的对齐查询，根据调整后的对齐查询和像素嵌入特征图得到实例分割结果中的分类置信度能够准确反映分割质量，使得用户能够直观形象地确定分割实例的质量好坏，避免额外的质量分析确定劳动。
本发明授权图像实例分割方法、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种图像实例分割方法，其特征在于，所述图像实例分割方法包括以下步骤： 利用对齐查询学习模块基于地面真值掩码和像素嵌入特征图生成对齐查询，其中，所述像素嵌入特征图通过对初始图像进行处理后所得到； 通过自注意力变换解码器基于所述对齐查询得到预测分割掩码和预测分类，并基于第一预设学习损失函数计算所述预测分割掩码与预设标准分割掩码之间的第一误差，和基于第二预设学习损失函数计算所述预测分类与预设标准分类之间的第二误差； 根据所述第一误差和所述第二误差进行反向传播，对所述对齐查询的分类分割任务关联参数进行调整得到调整后的对齐查询，其中，所述调整后的对齐查询中分割任务和分类任务一致； 根据所述调整后的对齐查询和所述像素嵌入特征图得到所述初始图像的实例分割结果，其中，所述实例分割结果包括分类置信度、分类结果和掩码结果。
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2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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