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龙图腾网获悉哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院)申请的专利基于动态优化调整的广义小样本分割模型训练方法及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：CN120876867B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-17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：202511375703.7，技术领域涉及：G06V10/26；该发明授权基于动态优化调整的广义小样本分割模型训练方法及图像分割方法是由陈芳林;袁权;裴文杰;卢光明设计研发完成，并于2025-09-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于动态优化调整的广义小样本分割模型训练方法及图像分割方法在说明书摘要公布了：本发明提供基于动态优化调整的广义小样本分割模型训练方法及图像分割方法，涉及图像处理技术领域。训练方法包括：获取第一样本待分割图像，将第一样本待分割图像输入至已训练的图像分割模型的图像编码器中，基于图像编码器的输出得到第一类原型，第一类原型与第一样本待分割图像对应第一类别，图像分割模型是基于多个第二样本待分割图像训练得到的，第二样本待分割图像对应第二类别；基于第一类原型与第二类原型之间的相似性，对第一类原型进行更新，第二类原型对应第二类别和背景类；基于更新后的第一类原型对图像分割模型的分类器进行训练。本发明可以有效提高分割模型的新类分割性能，得到更加准确的图像分割结果。

本发明授权基于动态优化调整的广义小样本分割模型训练方法及图像分割方法在权利要求书中公布了：1.一种基于动态优化调整的广义小样本分割模型训练方法，其特征在于，包括： 获取第一样本待分割图像，将所述第一样本待分割图像输入至已训练的图像分割模型的图像编码器中，基于所述图像编码器的输出得到第一类原型，所述第一类原型与所述第一样本待分割图像对应第一类别，所述图像分割模型是基于多个第二样本待分割图像训练得到的，所述第二样本待分割图像对应第二类别； 基于所述第一类原型与第二类原型之间的相似性，对所述第一类原型进行更新，所述第二类原型对应所述第二类别和背景类； 基于更新后的所述第一类原型对所述图像分割模型的分类器进行训练； 所述基于所述第一类原型与第二类原型之间的相似性，对所述第一类原型进行更新，包括： 获取所述第一类原型和所述第二类原型之间的相似度矩阵； 基于所述相似度矩阵确定所述第一类原型与所述第二类原型之间的相似性权重； 基于所述相似性权重对归一化后的所述第二类原型进行加权处理，得到增量类原型； 基于所述增量类原型对所述第一类原型进行更新； 所述基于所述增量类原型对所述第一类原型进行更新，包括： 获取所述第一类别分别与各个所述第二类别以及所述背景类的类原型之间的所述相似性权重； 基于各个所述相似性权重，确定转移权重； 基于所述转移权重和所述增量类原型对所述第一类原型进行更新。

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哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院)，其通讯地址为：518000 广东省深圳市南山区桃源街道深圳大学城哈尔滨工业大学校区；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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