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龙图腾网获悉华南理工大学申请的专利基于高质量局部区域的图像弱监督语义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：CN118115733B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-28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：202410104126.7，技术领域涉及：G06V10/26；该发明授权基于高质量局部区域的图像弱监督语义分割方法是由林青;陈百基设计研发完成，并于2024-01-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于高质量局部区域的图像弱监督语义分割方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于高质量局部区域的图像弱监督语义分割方法，包括：1随机生成多样化的局部区域；2使用前景占比和置信度对局部区域进行量化度量，筛选出目标对象边缘、模型较难识别区域等高质量局部区域；3基于高质量局部区域，构造前景类别相同、背景差异大的正样本对；前景类别不同、背景相似的负样本对，并采用三元组损失约束模型拉近正对样本的类别概率，推远负对样本的类别概率，从而提高模型对目标对象区域的完整关注。本发明提出了一个系统的局部区域生成、评估、选择和使用的流程，能够充分地挖掘并利用局部区域中的信息，有效地提升弱监督语义分割的性能。

本发明授权基于高质量局部区域的图像弱监督语义分割方法在权利要求书中公布了：1.基于高质量局部区域的图像弱监督语义分割方法，其特征在于，包括以下步骤： 1生成局部区域候选集：给定训练数据集，在训练数据集中每一张图像的尺寸范围内随机生成矩形局部区域的位置、大小数据，产生局部区域候选集； 2对局部区域进行评估及筛选以获取高质量局部区域：使用分类器网络计算局部区域的类别激活图，基于类别激活图计算局部区域的伪分割标签和每个标签类别的类别置信度，使用伪分割标签计算每个类别在局部区域的占比，将占比最大的类别作为局部区域类别，并将对应的占比作为该局部区域的前景占比评估值，将对应的类别置信度作为该局部区域的置信度评估值，根据前景占比评估值以及置信度评估值选择出高质量局部区域； 3使用高质量局部区域：使用对比学习中的三元组损失约束局部区域的类别概率；三元组损失的正负样本对选择标准为：当确定一个锚点样本后，从同一训练批次的局部区域中，选择前景类别相同、背景差异大的作为正样本，同时选择前景类别不同、背景相似的作为负样本；使用三元组损失约束锚点和正样本的类别概率相近，同时约束锚点和负样本的类别概率不相似。

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南理工大学，其通讯地址为：510640 广东省广州市天河区五山路381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”。

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