买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉深圳大学申请的专利提升分割网络稳健性的方法、装置以及存储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：CN115187779B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-13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：202210752843.1，技术领域涉及：G06V10/26；该发明授权提升分割网络稳健性的方法、装置以及存储介质是由倪东;黄雨灏;杨鑫;黄晓琼;梁嘉敏;曾嘉隽设计研发完成，并于2022-06-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本提升分割网络稳健性的方法、装置以及存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了提升分割网络稳健性的方法、装置以及存储介质，通过获取分割网络和分割网络的测试数据集，将测试数据集中的测试图像输入分割网络，得到分割图像；根据测试图像和分割图像确定融合图像，将融合图像输入目标合成网络，得到合成图像；根据测试图像和合成图像对分割网络的网络参数进行迭代更新，直至更新后的分割网络达到优化目标，得到目标分割网络。本发明通过测试图像和分割图像生成对应的合成图像，使分割网络基于测试图像和合成图像准确地认识到自身的分割错误，并自适应地进行网络参数的更新。解决了现有的解决灰度分布漂移的方法难以使分割网络准确认识到分割错误并自适应修正，导致分割网络的稳健性不高的问题。

本发明授权提升分割网络稳健性的方法、装置以及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种提升分割网络稳健性的方法，其特征在于，所述方法包括： 获取分割网络和所述分割网络对应的测试数据集，将所述测试数据集中的测试图像输入所述分割网络，得到所述测试图像对应的分割图像，其中，所述分割网络预先经过训练数据集训练； 根据所述测试图像和所述分割图像确定融合图像，包括：获取所述测试图像对应的边缘图像，其中，所述边缘图像的灰度变化程度大于所述测试图像中除所述边缘图像外的图像的灰度变化程度；对所述边缘图像和所述分割图像进行融合，得到所述融合图像； 将所述融合图像输入预设的目标合成网络，得到所述融合图像对应的合成图像，其中，所述目标合成网络预先经过所述训练数据集训练； 根据所述测试图像和所述合成图像对所述分割网络的网络参数进行更新，包括：根据所述测试图像和所述合成图像确定相似度数据；或根据所述测试图像对应的加权测试图像和所述合成图像对应的加权合成图像，确定相似度数据，其中，所述加权测试图像为基于注意力矩阵对所述测试图像进行加权后的图像，所述加权合成图像为基于所述注意力矩阵对所述合成图像进行加权后的图像；根据所述相似度数据，确定所述分割网络对应的损失函数值；根据所述损失函数值对所述分割网络的网络参数进行更新； 判断更新后的所述分割网络是否达到优化目标，若更新后的所述分割网络未达到所述优化目标，继续执行所述将所述测试数据集中的测试图像输入所述分割网络的步骤，直至更新后的所述分割网络达到所述优化目标，得到目标分割网络。

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深圳大学，其通讯地址为：518060 广东省深圳市南山区南海大道3688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”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。