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龙图腾网获悉达闼机器人股份有限公司申请的专利模型训练方法、实例分割方法、电子设备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：CN116977639B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-10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：202310940896.0，技术领域涉及：G06V10/26；该发明授权模型训练方法、实例分割方法、电子设备及存储介质是由农宇轩设计研发完成，并于2023-07-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本模型训练方法、实例分割方法、电子设备及存储介质在说明书摘要公布了：本申请实施例提供一种模型训练方法、实例分割方法、电子设备及存储介质。在本申请实施例中，所训练得到的实例分割模型在对待检测图像进行实例分割处理时，可以预测出待检测图像中各个实例对象的预测检测框的位置信息、预测类别信息以及每个实例对象中多个对象区域的预测掩膜信息。这样的实例分割模型具有较好的分割精度和分割效率，具有较好的应用效果。

本发明授权模型训练方法、实例分割方法、电子设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种模型训练方法，其特征在于，包括： 获取多个样本图像，其中，所述样本图像中包括至少一个实例对象，每个实例对象的标注信息包括：该实例对象的标注检测框在样本图像中的位置信息、该实例对象的标注类别信息、该实例对象中多个对象区域各自的标注掩膜信息； 根据多个样本图像以及每个样本图像中至少一个实例对象的标注信息进行模型训练，得到实例分割模型，所述实例分割模型用于对待检测图像进行实例分割处理，得到待检测图像的实例分割结果，所述实例分割结果至少包括所述待检测图像中各个实例对象的预测检测框的位置信息、预测类别信息以及每个实例对象中多个对象区域的预测掩膜信息； 所述实例分割模型包括特征提取网络、上采样网络、检测网络，相应地，根据多个样本图像以及每个样本图像中至少一个实例对象的标注信息进行模型训练，得到实例分割模型，包括： 针对任意样本图像，利用特征提取网络对样本图像进行多尺度特征提取，得到多个不同尺度的特征图； 利用所述上采样网络对尺度最大的特征图进行上采样处理，得到掩码模板图像，所述掩码模板图像的尺度和所述尺度最大的特征图相同，所述掩码模板图像的通道数为k个，k为大于1的正整数； 针对多个不同尺度的特征图中的每个特征图，利用所述检测网络对所述特征图进行检测，得到所述特征图的检测结果，所述特征图的检测结果包括各个实例对象的预测检测框的位置信息、预测类别信息的置信度和每个实例对象中的每个对象区域的k个掩码权重系数； 针对每个实例对象的每个对象区域，利用该对象区域对应的k个掩码权重系数对所述掩码模板图像中k个通道数据进行修正，并将掩码模板图像中修正后的k个通道数据进行相加，得到该对象区域的预测掩膜信息； 根据各个实例对象的预测检测框的位置信息、预测类别信息的置信度和每个实例对象中的多个对象区域的预测掩膜信息，以及各个实例对象的标注信息，调整所述实例分割模型的模型参数。

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