福州大学柯逍获国家专利权
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龙图腾网获悉福州大学申请的专利基于泛化特征和区域建议损失函数的小样本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：CN115661163B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-13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：202211390317.1，技术领域涉及：G06T7/10；该发明授权基于泛化特征和区域建议损失函数的小样本分割方法是由柯逍;陈秋琴设计研发完成，并于2022-11-03向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于泛化特征和区域建议损失函数的小样本分割方法在说明书摘要公布了：本发明提出一种基于泛化特征和区域建议损失函数的小样本分割方法，提出了基于泛化特征和区域建议损失函数的小样本分割方法，对于输入的待分割图像，首先进行多种数据增强以及可变性卷积网络的训练，使得模型具体有更强的泛化能力，然后采用通道注意力和空间注意力模块提取更加高级的深度特征。最后提取出图像的边缘特征以及将区域建议引入到模型当中，充分考虑图像的边缘以及位置的准确定位，最后引入小样本分割机制，在低数据量的前提下进行模型微调，以达到准确的图像分割结果。
本发明授权基于泛化特征和区域建议损失函数的小样本分割方法在权利要求书中公布了：1.一种基于泛化特征和区域建议损失函数的小样本分割方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤S1：通过小样本分割通用训练集，并采用提高特征泛化性的数据增强方法训练特征提取网络； 步骤S2：采用已训练的特征提取网络作为特征提取模块，引入注意力机制，加深特征中的前景部分； 步骤S3：利用获得的前景部分特征，对图像进行边缘特征提取，得到图像前景特征以及图像的边缘特征； 步骤S4：采用区域建议损失函数对物体的位置进行进一步的定位，利用定位以及边缘特征进行计算，完成小样本分割。
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1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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