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龙图腾网获悉厦门大学申请的专利一种基于类别核化动态卷积的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：CN116012585B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-14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：202310018185.8，技术领域涉及：G06V10/26；该发明授权一种基于类别核化动态卷积的实例分割方法是由陆瑶;纪荣嵘;曹刘娟;张声传;胡杰设计研发完成，并于2023-01-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于类别核化动态卷积的实例分割方法在说明书摘要公布了：一种基于类别核化动态卷积的实例分割方法，涉及计算机视觉中的图像检测和分割。设计一种分类核化动态CANDY卷积，结合RoI信息、类别信息和位置信息来生成用于分割的动态核。生成实例分割框架CANDY‑Mask，增强对前景对象的判别能力。在MS‑COCO数据集上实验验证CANDY‑Mask性能。创新点内容：1多级金字塔特征集成。通过多次卷积操作将具有特征金字塔网络层融合成一个基于像素位置的统一特征图。2类别感知内核生成。利用类别信息解决“类不可分现象”并嵌入基于实例的位置信息。3动态卷积操作。将统一的全局特征与局部信息和实例位置相结合，融合基于局部的细节信息和基于全局的感受视野特征。

本发明授权一种基于类别核化动态卷积的实例分割方法在权利要求书中公布了：1.一种基于类别核化动态卷积的实例分割方法，其特征在于包括以下步骤： 1集成多级金字塔特征：通过多次卷积操作将具有特征金字塔网络层融合成一个基于像素位置的统一特征图； 2生成类别感知内核：利用类别信息解决“类不可分现象”并嵌入基于实例的位置信息，具体方法为： 提出具有实例感知位置嵌入的动态注意卷积模块，局部特征及其位置自适应地集成到全局预测中，通过这种方式，同时获得详细信息和全局输出分辨率； 当在全局特征图上应用动态卷积时，构建统一特征图丰富不同FPN的分层视觉特征，在卷积之前将归一化坐标添加到P5级别，从而将绝对位置保持为高级像素的基于像素的位置；在回归分支的第i阶段取每个RoI特征Ri的中间表示来生成动态内核生成过程公式如下： 其中，f表示将目标级信息转换为实例感知内核的MLP层，PEi表示第i个阶段将位置信息应用于目标分割器的位置编码；为第i个阶段RoI区域的特征；表示第i个阶段输出的实例掩码； 将基于RoI的中心坐标的通道编码PEi为基于实例的位置添加到过滤器生成中，以增强其位置敏感性： 其中，pos表示每个RoI边界框的中心坐标或P5特征图的像素坐标； 获得统一的特征图F和每个动态实例掩码使用动态卷积机制生成实例级掩码预测Mi，*表示动态卷积操作； 3基于类别信息的卷积核生成：将统一的全局特征与局部信息和实例位置相结合，融合基于局部的细节信息和基于全局的感受视野特征，具体方法如下： 当可视化动态注意力卷积产生的预测结果时，模型将多个对象分割为一个实例，在检测阶段i合并分类嵌入这与回归分支中的分类嵌入并行，考虑到边界框的分类预测θcls也反映某个类别的语义置信度，将提示融入到动态过滤器的生成中，内核表示为： 其中，σ是获得分类置信度的Sigmoid函数，c表示实例类，通过将分类信息引入动态内核，该模型能够区分不同类别的实例。

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