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龍圖騰網獲悉華為技術有限公司申請的專利一種無監督語義分割模型的訓練方法及相關裝置獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN115063585B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-29發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202210603032.5，技術領域涉及：G06V10/26；該發明授權一種無監督語義分割模型的訓練方法及相關裝置是由朱藝;劉健莊設計研發完成，并于2022-05-30向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種無監督語義分割模型的訓練方法及相關裝置在說明書摘要公布了：本申請公開了一種無監督語義分割模型的訓練方法，應用于人工智能技術領域。本方案中，基于圖像中的對象所屬的類別集合對圖像的特征圖聚類，得到圖像中各個對象所對應的圖像區域。通過在對圖像特征進行聚類的過程中，基于圖像中的對象所屬的類別集合來進行聚類，能夠在聚類過程中引入語義信息，提高聚類的準確性，從而保證聚類后得到的多個圖像區域的分割準確性。然后，通過多模態模型對圖像區域和類別集合的文本進行匹配，獲得各個圖像區域對應的類別，從而為圖像引入含有語義信息的偽標注。最后，基于含有語義信息的偽標注對語義分割模型進行訓練，能夠使得語義分割模型在訓練過程中學習到語義信息，提高訓練得到的語義分割模型的精度。

本發明授權一種無監督語義分割模型的訓練方法及相關裝置在權利要求書中公布了：1.一種無監督語義分割模型的訓練方法，其特征在于，包括： 獲取訓練數據集中的第一圖像的特征圖，并根據所述第一圖像的類別集合對所述特征圖進行聚類，得到所述特征圖中的多個特征區域，其中所述類別集合用于指示所述第一圖像中的多個對象的類別，所述多個特征區域中的每個特征區域對應于所述類別集合中的一個類別； 確定所述第一圖像中與所述多個特征區域對應的多個圖像區域； 將所述多個圖像區域和描述所述類別集合的多個文本輸入多模態模型，得到輸出結果，所述輸出結果用于指示所述多個圖像區域中每個圖像區域對應于所述類別集合中的一個文本所描述的類別，其中所述多模態模型用于執行圖像和文本的匹配； 將所述第一圖像輸入語義分割模型，得到第一語義分割結果； 根據第一損失函數，對所述語義分割模型進行訓練，以更新所述語義分割模型，其中所述第一損失函數是基于所述輸出結果和所述第一語義分割結果構建的。

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