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龙图腾网获悉中国科学院计算技术研究所申请的专利一种图像分割模型的训练方法以及图像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：CN118072144B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-25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：202410348087.5，技术领域涉及：G06V10/82；该发明授权一种图像分割模型的训练方法以及图像分割方法是由许倩倩;戴思然;温佩松;杨智勇;黄庆明设计研发完成，并于2024-03-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种图像分割模型的训练方法以及图像分割方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种图像分割模型的训练方法以及图像分割方法，本发明通过多方面的改进，可以让模型在特征学习的阶段更好地学习对齐物体局部、物体、含有物体的场景下的特征，低成本且高效地提高了模型在不同场景噪声下对物体的分辨能力，有助于提升下游图像分割模型的性能。

本发明授权一种图像分割模型的训练方法以及图像分割方法在权利要求书中公布了：1.一种图像分割模型的训练方法，其特征在于，包括步骤： S1、获取第一训练集，所述第一训练集包括多种图像中每张图像对应的视角对集，所述视角对集含有两种的视角对，第一种视角对包括祖先视角及其子视角，第二种视角对包括同一图像的两个场景视角，场景视角能作为物体视角或者局部视角的祖先视角，物体视角能作为局部视角的祖先视角，子视角来源于祖先视角； S2、根据预设的孪生训练方式多次迭代更新教师模型和学生模型，学生模型和教师模型均采用视觉Transformer，其中，每次更新包括： 从所述第一训练集获取一批图像的所有视角，其中，将各祖先视角输入教师模型提取第一图像表征，将各场景视角和各子视角输入学生模型提取第二图像表征以及获取学生模型对输入的视角生成的自注意力图； 对各第一图像表征和第二图像表征分别进行映射，得到第一预测编码和第二预测编码； 基于所述一批图像的每个视角对下的第一预测编码和第二预测编码间在共有子块处的偏差、每个视角对应的自注意力图对应矩阵的范数和方差，确定总损失，根据所述总损失更新学生模型的参数，教师模型的参数根据当前教师模型的参数和更新后的学生模型的参数的加权值更新； S3、在经步骤S2得到的教师模型或者学生模型后添加分割预测器构成图像分割模型，利用有图像分割标签的第二训练集训练图像分割模型根据输入图像进行图像分割，且训练时仅更新分割预测器的参数。

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