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龍圖騰網獲悉華中農業大學申請的專利基于BoxInst的弱監督豬只圖像實例分割方法、裝置及設備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：CN117058369B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-12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：202310845480.0，技術領域涉及：G06V10/26；該發明授權基于BoxInst的弱監督豬只圖像實例分割方法、裝置及設備是由王海燕;江燁皓;趙書紅;李新云;劉小磊;馬云龍;付玉華;杜小勇;黎煊設計研發完成，并于2023-07-11向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于BoxInst的弱監督豬只圖像實例分割方法、裝置及設備在說明書摘要公布了：本發明公開一種基于BoxInst的弱監督豬只圖像實例分割方法，利用訓練好的BoxInst分割模型進行豬只圖像實例分割，其中，所述BoxInst分割模型的訓練進一步包括：構建弱監督數據集；使用搭建的BoxInst分割模型對弱監督數據集進行訓練，得到訓練好的BoxInst分割模型；搭建的所述BoxInst分割模型由CotSENet骨干提取網絡、FPN層和ControllerHead層和MaskBranch層組成，CotSENet骨干提取網絡提取后的特征圖傳遞給FPN層進行多尺度融合，通過ControllerHead層進行目標檢測及MaskBranch層進行最終的像素點預測，通過ProjectionLoss和PairwiseaffinityLoss進行梯度反向傳播，最終實現基于邊界框的弱監督實例分割。本發明用以實現對豬只圖像中豬只的分割，在減少制作數據集的成本的同時，能將豬只從圖像中分割出來。

本發明授權基于BoxInst的弱監督豬只圖像實例分割方法、裝置及設備在權利要求書中公布了：1.基于BoxInst的弱監督豬只圖像實例分割方法，其特征在于，利用訓練好的BoxInst分割模型進行豬只圖像實例分割，其中，所述BoxInst分割模型的訓練進一步包括： 構建弱監督數據集； 使用搭建的BoxInst分割模型對弱監督數據集進行訓練，得到訓練好的BoxInst分割模型；搭建的所述BoxInst分割模型由CotSENet骨干提取網絡、FPN層和ControllerHead層和MaskBranch層組成，CotSENet骨干提取網絡提取后的特征圖傳遞給FPN層進行多尺度融合，通過ControllerHead層進行目標檢測及MaskBranch層進行最終的像素點預測，通過掩碼水平及垂直投影損失函數ProjectionLoss和像素顏色相似度損失函數PairwiseaffinityLoss進行反向傳播，最終實現基于邊界框的弱監督實例分割； 從圖像特征提取的角度出發，結合通道注意力機制和CoT注意力機制模塊提出CotSE模塊，使用ResNet-50骨干網絡特征提取的架構構建CotSENet骨干提取網絡；構建CotSENet骨干提取網絡包括：將特征提取分別為5個階段，第一階段使用卷積核大小為7和3*3的最大池化對輸入圖像進行預處理；構建CotSE殘差特征提取塊，在第二、三、四、五階段分別串聯3、4、6、3個CotSE殘差特征提取塊作為骨干網絡的特征提取元單位；其中，構建CotSE殘差特征提取塊包括：使用大小為1*1的卷積核對初始輸入圖特征通道降低4倍維度；使用CotSE模塊對特征圖進行學習；使用大小為1*1的卷積核將學習后的特征圖的維度重新升維至輸入大小；將初始輸入和學習后的特征圖以相同的維度相加，輸出最終學習后的特征圖。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人華中農業大學，其通訊地址為：430000 湖北省武漢市洪山區獅子山街1號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。