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龙图腾网获悉太原科技大学申请的专利一种基于注意力机制和知识蒸馏的图像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：CN116703947B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-02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：202310787383.0，技术领域涉及：G06T7/11；该发明授权一种基于注意力机制和知识蒸馏的图像语义分割方法是由谢新林;谢刚;罗臣彦;王健安;李林娟;王银;张浩雪设计研发完成，并于2023-06-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于注意力机制和知识蒸馏的图像语义分割方法在说明书摘要公布了：本发明涉及机动车、飞机领域中的计算机视觉技术，具体是一种基于注意力机制和知识蒸馏的图像语义分割方法。本发明解决了现有图像语义分割方法难以权衡推理速度与分割精度的问题。一种基于注意力机制和知识蒸馏的图像语义分割方法，该方法是采用如下步骤实现的：步骤一：构建基于空洞卷积的多分支特征提取编码模块；步骤二：构建多尺度空洞空间金字塔池化模块；步骤三：构建嵌入通道注意力的空间注意力机制模块；步骤四：构建自适应多尺度特征融合模块；步骤五：分别构建教师网络和学生网络；步骤六：构建边缘信息知识蒸馏损失函数；步骤七：引导学生网络进行边缘知识蒸馏训练；步骤八：对学生网络进行评估。本发明适用于实时图像语义分割。

本发明授权一种基于注意力机制和知识蒸馏的图像语义分割方法在权利要求书中公布了：1.一种基于注意力机制和知识蒸馏的图像语义分割方法，其特征在于：该方法是采用如下步骤实现的： 步骤一：构建基于空洞卷积的多分支特征提取编码模块；将图像输入该模块，生成5个阶段的特征feature1-feature5； 步骤二：构建多尺度空洞空间金字塔池化模块；该模块以特征feature5作为输入，生成特征feature6； 步骤三：构建嵌入通道注意力的空间注意力机制模块；该模块以特征feature3、特征feature4、特征feature6作为输入，生成特征feature7、特征feature8、特征feature9； 步骤四：构建自适应多尺度特征融合模块；该模块以特征feature1、特征feature2、特征feature7、特征feature8、特征feature9作为输入，生成特征feature10； 步骤五：基于步骤一至步骤四中所构建的模块来分别构建教师网络和学生网络； 步骤六：构建边缘信息知识蒸馏损失函数；将教师网络和学生网络输出的特征feature10作为输入，确定学生网络的预测边界点的下一候选边界点，通过增大预测边界点与候选边界点之间的距离来进行边界信息的知识迁移； 步骤七：先利用图像语义分割数据集中的训练集来训练教师网络，再基于教师网络的预训练权重，利用边缘信息知识蒸馏损失函数来引导学生网络进行边缘知识蒸馏训练； 步骤八：利用图像语义分割数据集中的测试集来对学生网络进行评估。

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