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龍圖騰網(wǎng)獲悉西安電子科技大學(xué)申請的專利基于多專家混合的圖像分割釋義方法、電子設(shè)備和存儲介質(zhì)獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN115690129B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-08-26發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202211418401.X，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06T7/11；該發(fā)明授權(quán)基于多專家混合的圖像分割釋義方法、電子設(shè)備和存儲介質(zhì)是由張亮;熊諾曄;王寧;華聰;朱光明;宋建鋒;馮明濤;沈沛意設(shè)計研發(fā)完成，并于2022-11-14向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本基于多專家混合的圖像分割釋義方法、電子設(shè)備和存儲介質(zhì)在說明書摘要公布了：本發(fā)明公開了基于多專家混合的圖像分割釋義方法、電子設(shè)備和存儲介質(zhì)，方法包括獨立的多專家分割網(wǎng)絡(luò)、基于門控網(wǎng)絡(luò)或者路由網(wǎng)絡(luò)的專家混合機制。該模型使用多個同構(gòu)或者異構(gòu)的圖像分割網(wǎng)絡(luò)構(gòu)成多專家混合模型，并將標(biāo)簽按部件進行分割，從而對專家進行有針對性的訓(xùn)練學(xué)習(xí)，使得各專家網(wǎng)絡(luò)之間相對獨立，相比于黑盒和訓(xùn)練后的基于訓(xùn)練結(jié)果的模型解釋，本方法可實現(xiàn)不同專家網(wǎng)絡(luò)的解耦和分支網(wǎng)絡(luò)層面的分割可解釋。

本發(fā)明授權(quán)基于多專家混合的圖像分割釋義方法、電子設(shè)備和存儲介質(zhì)在權(quán)利要求書中公布了：1.基于多專家混合的圖像分割釋義方法，其特征在于，具體包括以下步驟； 步驟1，構(gòu)建多專家混合網(wǎng)絡(luò)； 步驟2，將原圖像數(shù)據(jù)集中的標(biāo)簽按部件進行分割重構(gòu)形成部件標(biāo)簽數(shù)據(jù)，將多元分割任務(wù)簡化單分割任務(wù)； 步驟3，分別使用各個專家網(wǎng)絡(luò)的編碼器即特征提取模塊對原始圖像數(shù)據(jù)的特征進行提取，各個專家在反向傳播中通過損失函數(shù)計算模塊和傳入損失函數(shù)計算模塊的僅自己可見的部件標(biāo)簽數(shù)據(jù)以及各自輸出的預(yù)測圖進行參數(shù)優(yōu)化，優(yōu)化過程中各個專家都將不斷提取自己所需的特征，丟棄無用特征，以最小化多專家混合網(wǎng)絡(luò)和網(wǎng)絡(luò)聚合模塊的損失； 步驟4，分別使用各個專家網(wǎng)絡(luò)的解碼器即圖像生成模塊對專家各自提取的特征進行分割部件圖像的生成，最終對各個專家網(wǎng)絡(luò)的輸出進行聚合，得到多專家混合網(wǎng)絡(luò)的分割結(jié)果，也即是最終的分割預(yù)測圖。

如需購買、轉(zhuǎn)讓、實施、許可或投資類似專利技術(shù)，可聯(lián)系本專利的申請人或?qū)＠麢?quán)人西安電子科技大學(xué)，其通訊地址為：710071 陜西省西安市太白南路2號；或者聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)官方客服，聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網(wǎng)”。