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龙图腾网获悉商汤人工智能研究中心(深圳)有限公司申请的专利一种图像分割网络的训练及图像分割方法、装置及设备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：CN117095251B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-13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：202310692212.X，技术领域涉及：G06V10/774；该发明授权一种图像分割网络的训练及图像分割方法、装置及设备是由朱帅;蔡官熊;曾星宇;唐配文;赵瑞设计研发完成，并于2023-06-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种图像分割网络的训练及图像分割方法、装置及设备在说明书摘要公布了：本公开提供了一种图像分割网络的训练及图像分割方法、装置及设备，该训练方法为，获取第一训练图像样本集和第二训练图像样本集，所述第一训练图像样本集中各第一训练图像样本对应标注有类别标签，所述第二训练图像样本集中各第二训练图像样本未标注有类别标签；根据所述第一训练图像样本集和基于所述第一训练图像样本集训练获得的第一图像分割网络，确定所述类别的第一类别特征，基于所述第一图像分割网络，获得各所述第二训练图像样本的第一预测类别标签，根据各所述第二训练图像样本的第一预测类别标签和所述第一类别特征，迭代更新所述第一图像分割网络，获得迭代更新后的第二图像分割网络，降低标注成本，提高精度。

本发明授权一种图像分割网络的训练及图像分割方法、装置及设备在权利要求书中公布了：1.一种图像分割网络的训练方法，其特征在于，包括： 获取第一训练图像样本集和第二训练图像样本集，其中，所述第一训练图像样本集中各第一训练图像样本对应标注有类别标签，所述第二训练图像样本集中各第二训练图像样本未标注有类别标签； 根据所述第一训练图像样本集和基于所述第一训练图像样本集训练获得的第一图像分割网络，确定所述类别的第一类别特征，基于所述第一图像分割网络，获得各所述第二训练图像样本的第一预测类别标签，根据各所述第二训练图像样本的第一预测类别标签和所述第一类别特征，迭代更新所述第一图像分割网络，获得迭代更新后的第二图像分割网络； 其中，所述根据所述第一训练图像样本集和基于所述第一训练图像样本集训练获得的第一图像分割网络，确定所述类别的第一类别特征，包括： 基于所述第一训练图像样本集，训练获得第一图像分割网络； 根据所述第一图像分割网络，对各所述第一训练图像样本进行特征提取，获得各所述第一训练图像样本中各像素点的第一特征向量； 根据各所述第一训练图像样本中各像素点的第一特征向量、各所述像素点对应的类别标签，确定所述类别的第一类别特征； 其中，迭代更新所述第一图像分割网络的目标损失函数包括各所述第一训练图像样本的第一损失函数加和，以及各所述第二训练图像样本的第二损失函数加和； 其中，所述第一损失函数为根据所述第一训练图像样本中各像素点的第一特征向量与所述第一类别特征的第一相似度，以及对应的所述类别标签确定的，其中，所述第一特征向量为根据所述第一图像分割网络对所述第一训练图像样本进行特征提取获得的； 所述第二损失函数为根据所述第二训练图像样本中各像素点的第二特征向量与所述第一类别特征的第二相似度，以及对应的所述第一预测类别标签确定的，其中，所述第二特征向量为根据所述第一图像分割网络对所述第二训练图像样本进行特征提取获得的。

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