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龙图腾网获悉江西财经大学申请的专利基于点击感知形状先验的交互式无模态实例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：CN120953622B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-10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：202511488114.X，技术领域涉及：G06V10/26；该发明授权基于点击感知形状先验的交互式无模态实例分割方法是由陈俊杰;林俊炜;刘泽政;贺淋雨;吴星乐;洪任设计研发完成，并于2025-10-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于点击感知形状先验的交互式无模态实例分割方法在说明书摘要公布了：本发明提出一种基于点击感知形状先验的交互式无模态实例分割方法，该方法包括：对图像数据集进行数据增强处理以得到训练集实例；利用训练集实例构建得到形状先验码本；利用预测掩码、本轮用户点击、编码器和形状先验码本构建三元组损失，利用三元组损失对编码器进行训练，以得到训练好的编码器；利用训练集实例中的图像块得到输入图像的特征图；利用预测掩码、本轮用户点击、训练好的编码器、真实掩码以及形状先验码本得到形状先验特征图；对输入图像的特征图和形状先验特征图进行对齐，以得到对齐后的特征图；利用对齐后的特征图得到分割结果。本发明利用可变形注意力机制自适应地偏移采样点，以弥补检索到的对齐形状先验特征的不匹配问题。

本发明授权基于点击感知形状先验的交互式无模态实例分割方法在权利要求书中公布了：1.一种基于点击感知形状先验的交互式无模态实例分割方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤： 步骤1、获取图像数据集，对图像数据集进行数据增强处理以得到训练集实例； 步骤2、利用训练集实例构建得到形状先验码本； 步骤3、利用上一轮预测掩码、本轮用户点击和编码器得到查询向量，通过查询向量以及形状先验码本构建三元组损失，利用三元组损失对编码器进行训练，以得到训练好的编码器； 步骤4、将训练集实例中的图像块输入主干网络并进行特征提取，以得到输入图像的特征图； 步骤5、利用上一轮预测掩码、本轮用户点击以及训练好的编码器得到新查询向量，将训练集实例中的真实掩码输入训练好的编码器以得到新键向量，利用新查询向量和新键向量在形状先验码本中进行检索以得到形状先验；将形状先验反展平后经过上采样处理以得到形状先验特征图； 步骤6、通过可变形注意力机制对输入图像的特征图和形状先验特征图进行对齐处理，以得到对齐后的特征图，具体流程如下： 对拼接特征图和输入图像的特征图进行拼接，得到中间特征图； 将中间特征图与形状先验特征图进行拼接并通过可变形注意力函数处理，以得到采样偏移量和注意力权重，对应有如下关系式： ； 其中，表示采样偏移量，表示注意力权重，表示通过可变形注意力函数处理，表示中间特征图，表示形状先验特征图； 利用形状先验特征图、采样偏移量、注意力权重和查询特征的参考点，通过可变形注意力机制处理，以得到对齐后的特征图，对应有如下关系式： ； 其中，表示对齐后的特征图，表示注意力头的数量，表示每个注意力头的采样点数量，和均表示第个注意力头中可学习的权重矩阵，表示第个注意力第个采样点的注意力权重，表示第个注意力第个采样点的采样偏移量，表示查询特征的参考点； 步骤7、将对齐后的特征图和拼接特征图进行拼接和压缩，以得到IMCA特征图；将IMCA特征图输入至分割头，以得到本轮预测掩码，将本轮预测掩码作为分割结果。

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江西财经大学，其通讯地址为：330000 江西省南昌市经济技术开发区双港东大街169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”。

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