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龙图腾网获悉重庆邮电大学申请的专利基于注意力机制和多维特征融合的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：CN116229055B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-27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：202211607936.1，技术领域涉及：G06V10/26；该发明授权基于注意力机制和多维特征融合的图像分割方法是由刘玲慧;王潇设计研发完成，并于2022-12-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于注意力机制和多维特征融合的图像分割方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于注意力机制和多维特征融合的图像分割方法，属于图像处理领域，包括以下步骤：S1：获取并预处理图像，对训练样本按照预设大小进行随机取块并组成训练集；S2：搭建基于多维特征信息与注意力机制的网络模型，包括：编码器：采用二维与三维特征提取自适应融合机制，从多轴面、多维度提取特征，替换传统3D卷积，池化层使用2×2×2的最大池化；解码器：采用注意力机制与多尺度特征的融合及深监督的策略，使用三线性插值的方式进行分辨率还原，最后经过激活函数得到最终的分割结果图；S3：对网络进行调参，将验证数据效果最好的模型进行保存，并对每一个数据进行验证，经过多次交叉验证取最优模型，从而进行图像分割。

本发明授权基于注意力机制和多维特征融合的图像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多维特征融合的图像分割方法，其特征在于：包括以下步骤： S1：获取并预处理图像，对训练样本按照预设大小进行随机取块并组成训练集； S2：搭建基于多维特征信息与注意力机制的网络模型，包括： 编码器：采用二维与三维特征提取自适应融合机制，从多轴面、多维度提取特征，替换传统3D卷积，池化层使用2×2×2的最大池化； 在编码器阶段具体包括以下步骤： 通过将三维图像通过极大值映射投影获得多个面最大激活值的二维特征图； 分别通过Non-local自注意力机制学习到其全局注意力信息； 利用Unsqueeze操作恢复到三维图像，与原图进行矩阵乘积操作； 通过自适应加权融合策略得到MA1； 对原图像分别采用1×3×3、3×1×3、3×3×1的非对称卷积进行特征提取； 通过自适应加权融合策略得到MA2； 对原图通过3×3×3的卷积后得到MA3； 通过自适应加权融合策略结合MA1、MA2、MA3获得最终编码器输出特征图； 解码器：采用注意力机制与多尺度特征的融合及深监督的策略，使用三线性插值的方式进行分辨率还原，最后经过激活函数得到最终的分割结果图； S3：对网络进行调参，将验证数据效果最好的模型进行保存，并对每一个数据进行验证，经过多次交叉验证取最优模型，从而进行图像分割。

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