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龙图腾网恭喜浙江工业大学申请的专利一种融合稀疏框架和空间注意力的实时实例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：CN115100410B 。

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：202210803057.X，技术领域涉及：G06V10/26；该发明授权一种融合稀疏框架和空间注意力的实时实例分割方法是由刘盛;陈俊皓;张峰;郭炳男;陈瑞祥设计研发完成，并于2022-07-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种融合稀疏框架和空间注意力的实时实例分割方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种融合稀疏框架和空间注意力的实时实例分割方法首先获取待处理图像，输入到特征提取网络提取多尺度特征图，将多尺度特征图输入到特征增强网络，得到增强的特征图；然后将增强的特征图输入到实例分支，得到目标框和目标分类，将增强的特征图与实例分支输出的目标框进行拼接后输入到掩码分支，首先经过卷积操作，然后分别经过空间注意力模块和掩码核生成模块，得到空间注意力特征和掩码核，将空间注意力特征和掩码核相乘得到分割掩码；最后将分割掩码、目标框和目标分类映射到待处理图像上，得到实例分割结果。本发明提高了实例分割任务的速度和精度，当输入为连续视频帧时，可以获得实时且精确的分割结果。

本发明授权一种融合稀疏框架和空间注意力的实时实例分割方法在权利要求书中公布了：1.一种融合稀疏框架和空间注意力的实时实例分割方法，采用构建的实例分割网络对图像进行实例分割，其特征在于，所述实例分割网络包括特征提取网络、特征增强网络、掩码分支和实例分支，所述融合稀疏框架和空间注意力的实时实例分割方法，包括： 获取待处理图像，输入到特征提取网络提取多尺度特征图； 将多尺度特征图输入到特征增强网络，得到增强的特征图； 将增强的特征图输入到实例分支，得到目标框和目标分类； 将增强的特征图与实例分支输出的目标框进行拼接后输入到掩码分支，首先经过卷积操作，然后分别经过空间注意力模块和掩码核生成模块，得到空间注意力特征和掩码核，将空间注意力特征和掩码核相乘得到分割掩码； 将分割掩码、目标框和目标分类映射到待处理图像上，得到实例分割结果； 其中，所述特征提取网络采用ResNet50，将所述ResNet50中残差模块3、4和5的输出作为提取到的第三尺度特征图、第二尺度特征和第一尺度特征图； 所述将多尺度特征图输入到特征增强网络，得到增强的特征图，包括： 将第一尺度特征图输入到金字塔池化模块，输出第一特征图； 将第二尺度特征图与第一特征图进行元素相加后得到第二特征图； 将第三尺度特征图与第二特征图进行元素相加后得到第三特征图； 将所述第一特征图、第二特征图和第三特征图分别经过卷积操作后拼接得到增强的特征图。

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