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龙图腾网获悉北京达佳互联信息技术有限公司申请的专利视频对象分割模型的训练方法、视频对象分割方法和装置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：CN115546695B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-03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：202211240662.7，技术领域涉及：G06V20/40；该发明授权视频对象分割模型的训练方法、视频对象分割方法和装置是由王伟农;戴宇荣;陶鑫设计研发完成，并于2022-10-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本视频对象分割模型的训练方法、视频对象分割方法和装置在说明书摘要公布了：本公开关于一种视频对象分割模型的训练方法、视频对象分割方法和装置，训练方法包括：获取视频样本，其中，视频样本包括携带有目标掩膜的第一图像帧和第二图像帧；将第一图像帧及第一图像帧的目标掩膜输入记忆编码网络进行编码处理，得到第一键值对特征；将第二图像帧输入查询编码网络进行编码处理，得到第二键值对特征，其中，记忆编码网络和查询编码网络均包括用于提取键特征的多分支结构和用于提取值特征的多分支结构；基于第一键值对特征和第二键值对特征，结合解码网络，确定第二图像帧的预估目标掩膜；根据第二图像帧的目标掩膜和预估目标掩膜，调整记忆编码网络、查询编码网络、解码网络的参数，以训练得到目标视频对象分割模型。

本发明授权视频对象分割模型的训练方法、视频对象分割方法和装置在权利要求书中公布了：1.一种视频对象分割模型的训练方法，其特征在于，所述视频对象分割模型包括记忆编码网络、查询编码网络和解码网络，所述训练方法包括： 获取视频样本，其中，所述视频样本包括携带有目标掩膜的第一图像帧和第二图像帧； 将所述第一图像帧及所述第一图像帧的目标掩膜输入所述记忆编码网络进行编码处理，得到第一键值对特征，其中，所述记忆编码网络包括用于提取所述第一图像帧的深度特征的第一深度学习主干网络，以及并行连接在所述第一深度学习主干网络之后的第一键特征提取网络和第一值特征提取网络，所述第一键特征提取网络和所述第一值特征提取网络均为多分支结构； 将所述第二图像帧输入所述查询编码网络进行编码处理，得到第二键值对特征，其中，所述查询编码网络包括用于提取所述第二图像帧的深度特征的第二深度学习主干网络，以及并行连接在所述第二深度学习主干网络之后的第二键特征提取网络和第二值特征提取网络，所述第二键特征提取网络和所述第二值特征提取网络均为多分支结构； 基于所述第一键值对特征和所述第二键值对特征，结合所述解码网络，确定所述第二图像帧的预估目标掩膜； 根据所述第二图像帧的目标掩膜和所述预估目标掩膜，调整所述记忆编码网络、所述查询编码网络、所述解码网络的参数，以训练得到目标视频对象分割模型。

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