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龍圖騰網獲悉廣東技術師范大學申請的專利一種基于文本掩碼協作提示的弱監督語義分割方法及系統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：CN119919663B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-16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：202510007653.0，技術領域涉及：G06V10/26；該發明授權一種基于文本掩碼協作提示的弱監督語義分割方法及系統是由韓娜;羅欽濤;陳泓霖;鐘君慧;楊阿慶;張磊;張越設計研發完成，并于2025-01-03向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于文本掩碼協作提示的弱監督語義分割方法及系統在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于文本掩碼協作提示的弱監督語義分割方法及系統，方法包括：獲取待處理的圖像信息以及文本信息；將待處理的圖像信息輸入弱監督的語義分割模型進行處理，輸出分割結果；其中，弱監督的語義分割模型通過協同使用自監督文本提示STP分支結構和弱監督掩模提示WMP分支結構進行重構并訓練獲得；自監督文本提示STP分支結構利用跨層塊關聯和多尺度文本特征抑制背景噪聲，弱監督掩模提示WMP分支結構采用掩模種子細化邊界精度。本發明通過協同使用文本和掩碼提示來增強CAM性能。

本發明授權一種基于文本掩碼協作提示的弱監督語義分割方法及系統在權利要求書中公布了：1.一種基于文本掩碼協作提示的弱監督語義分割方法，其特征在于，包括： 獲取待處理的圖像信息以及文本信息； 將所述待處理的圖像信息以及文本信息輸入弱監督的語義分割模型進行處理，輸出分割結果；其中，所述弱監督的語義分割模型通過協同使用自監督文本提示STP分支結構和弱監督掩模提示WMP分支結構進行重構并訓練獲得；所述自監督文本提示STP分支結構利用跨層塊關聯和多尺度文本特征抑制背景噪聲，所述弱監督掩模提示WMP分支結構采用掩模種子細化邊界精度； 其中，所述自監督文本提示STP分支結構包括： CAM提取模塊：用于通過SoftmaxGradCAM方法提取初始類激活圖CAM，將WMP分支中TSA提取的低級視覺信息集成到Softmax-GradCAM中； 塊間跨層優化ICO模塊：用于將視覺編碼器導出自注意力圖進行跨層平均操作，構建親和力圖，捕獲跨層的塊間親和力； 跨模態多尺度優化CMO模塊：用于將編碼器中提取多尺度中間特征作為Query，同時使用CAM作為Key和Value，通過注意力機制，將文本特征與CAM中的語義信息對齊，生成跨模態特征表示； 所述弱監督掩模提示WMP分支結構包括： 弱監督種子生成模塊：用于根據目標區域提示生成弱監督掩膜種子； 目標空間感知TSA模塊：用于利用所述弱監督掩膜種子，對原始圖像進行高斯模糊處理，并提取空間信息； 掩碼提示MP模塊：用于通過所述弱監督掩膜種子與STP分支得到的CAM進行融合細化，獲得最終的偽掩碼。

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廣東技術師范大學，其通訊地址為：510665 廣東省廣州市天河區中山大道西293號廣東技術師范大學；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”。