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龙图腾网获悉山东聚祥机械股份有限公司申请的专利基于多尺度类别原型的弱监督图像语义分割方法及系统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：CN115482387B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-03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：202211215498.4，技术领域涉及：G06V10/26；该发明授权基于多尺度类别原型的弱监督图像语义分割方法及系统是由杨纪冲;薛冰;薛垂帅;沈胜庆设计研发完成，并于2022-09-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多尺度类别原型的弱监督图像语义分割方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于多尺度类别原型的弱监督图像语义分割方法及系统，涉及计算机视觉技术领域。通过获取待处理图像特征图，设置三组原型向量集合，利用原型对特征图进行目标像素定位生成类别特征图。将类别特征图融合并进行图像分类学习；提取类别特征图中的类别激活图得到图像类别掩码，进而获得类别分割图。通过使用类别原型机制，从图像特征图中发掘类别的位置和语义，准确推断对象的语音信息和像素位置。提取语义信息后，采用多尺度原型能够更好的融合不同粒度级别的语义信息，大大提高了弱监督前置分类任务对目标的定位能力。

本发明授权基于多尺度类别原型的弱监督图像语义分割方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于多尺度类别原型的弱监督图像语义分割方法，其特征在于，包括以下步骤： 收集待分割图像，标注每张图像的类别，对图像进行预处理；将图像输入特征提取网络中获取特征图； 设置三组原型向量集合，并对原型进行初始化，使用随机数初始化三组原型向量集合，每组包含总类别个数个类别原型； 利用原型对特征图进行目标像素定位生成类别特征图；具体步骤为：使用原型逐像素对特征图进行点乘，每个原型产生一个一通道特征图； 将类别特征图融合并进行图像分类学习；类别特征图融合的具体过程为：三组原型产生了三个类别特征图；三个类别特征图尺寸都经过缩放后进行调和相加，然后送入卷积中进行处理得到处理后的特征图； 其中，三个类别特征图尺寸都经过缩放后进行调和相加，具体为： ； ； 其中，n为特征图个数，表示尺寸缩放后的特征图，i表示第i个特征图，为调和相加后的特征图； 提取类别特征图中的类别激活图得到图像类别掩码，进而获得类别分割图，其中，使用类激活图算法从得分最高的类别进行反向传播，得到输入卷积前特征图的梯度，然后使用类激活图算法提取类别激活图，通过上采样得到原图大小的图像类别掩码。

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山东聚祥机械股份有限公司，其通讯地址为：274900 山东省菏泽市巨野县城彭泽路西段路南；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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