买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网恭喜西北工业大学申请的专利一种端到端弱监督实例分割方法及系统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：CN119180962B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-18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：202411702895.3，技术领域涉及：G06V10/26；该发明授权一种端到端弱监督实例分割方法及系统是由张艳宁;王笑鸣;王鹏;张世周;席庆彪;田雪涛设计研发完成，并于2024-11-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种端到端弱监督实例分割方法及系统在说明书摘要公布了：本发明属于模式识别技术领域，具体公开了一种端到端弱监督实例分割方法，包括以下步骤：获取输入图像，并对输入图像进行预处理，得到预处理后的图像；对预处理后的图像进行特征提取，得到具有相同通道的多级特征图；对具有相同通道的多级特征图进行特征融合，得到图像中各实例的隐藏特征；根据各实例的隐藏特征，得到图像中各实例的类别和边界框；根据图像中各实例的类别和边界框，得到图像中各实例的分割结果，实现端到端弱监督实例的分割。本发明通过提出了一种配有轻量级共享掩码解码器的端到端Transformer架构，用于边界框监督实例分割，解决了现有边界框级实例分割方法训练复杂，且需要一对多标签分配和非最大抑制技术的问题。

本发明授权一种端到端弱监督实例分割方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种端到端弱监督实例分割方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：S1.获取输入图像，并对输入图像进行特征提取，得到具有相同通道的多级特征图Fi，其中，i∈3,4,5，步骤S1具体包括以下步骤：S11.获取输入图像，通过主干网络对输入图像I进行特征提取，得到多级特征图Ci；S12.通过卷积层对多级特征图Ci进行处理，得到具有相同通道的多级特征图Fi；S2.对具有相同通道的多级特征图Fi进行特征融合，得到图像中各实例的隐藏特征Zq，步骤S2具体包括以下步骤：S21.利用注意机制对具有相同通道的多级特征图Fi进行展平并连接重建，得到重建的多级特征图；S22.基于多尺度可变形注意方法和注意机制的输入，利用可学习的对象查询q，通过交叉注意力机制建立重建的多级特征图与对象查询q之间的相关性，得到图像中各实例的隐藏特征Zq；所述隐藏特征Zq的计算公式为：Zq＝Decoderq,EncoderFi其中，Encoder·表示编码器的输出，Decoder·表示解码器的输出；S3.对各实例的隐藏特征Zq通过类别分支、回归分支和掩码分支进行转化和计算，得到图像中各实例的类别、边界框和掩码查询mq；S4.根据图像中各实例的类别、边界框和掩码查询mq，得到图像中各实例的分割结果，实现端到端弱监督实例的分割。

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西北工业大学，其通讯地址为：710068 陕西省西安市友谊西路127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”。