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龍圖騰網獲悉北京交通大學申請的專利一種基于Transformer分割網絡和正則化訓練的圖像分割方法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：CN116168197B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-19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：202310042766.5，技術領域涉及：G06V10/26；該發明授權一種基于Transformer分割網絡和正則化訓練的圖像分割方法是由魏云超;丁皓杰;王斌;康國梁;趙耀設計研發完成，并于2023-01-28向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于Transformer分割網絡和正則化訓練的圖像分割方法在說明書摘要公布了：本發明提供的一種基于Transformer分割網絡和正則化訓練的圖像分割方法。該方法包括：通過骨干網絡對原始圖像進行漸進式特征提取，生成特征圖；通過金字塔特征提取結構的多級特征提取層對特征圖進行優化重構，通過Transformer解碼器以金字塔特征提取結構輸出的高維特征作為輸入，通過對特征圖進行優化和壓縮，得到特征向量；將特征向量與金字塔特征提取結構輸出的特征圖進行矩陣運算，得到與原始圖像大小一致的初步掩碼預測圖像，利用正則化訓練方法對初步掩碼預測圖像進行質量優化訓練，獲取掩碼圖像；利用掩碼圖像對原始圖像進行圖像分割處理。本發明中圖像特征被端到端地采樣和優化，依托于Transformer網絡的正則化訓練方法使圖像分割掩碼的質量和魯棒性得到明顯的提升。

本發明授權一種基于Transformer分割網絡和正則化訓練的圖像分割方法在權利要求書中公布了：1.一種基于Transformer分割網絡和正則化訓練的圖像分割方法，其特征在于，包括： 通過骨干網絡對原始圖像進行漸進式特征提取，生成特征圖； 通過金字塔特征提取結構的多級特征提取層對所述特征圖進行優化重構，通過Transformer解碼器以金字塔特征提取結構輸出的高維特征作為輸入，通過對特征圖進行優化和壓縮，得到一組特征向量； 將所述一組特征向量與金字塔特征提取結構輸出的特征圖進行矩陣運算，得到與原始圖像大小一致的初步掩碼預測圖像，利用正則化訓練方法對所述初步掩碼預測圖像進行質量優化訓練，獲取掩碼圖像； 利用所述掩碼圖像對所述原始圖像進行圖像分割處理； 所述的通過金字塔特征提取結構的多級特征提取層對所述特征圖進行優化重構，包括： 將骨干網絡低維特征提取模塊輸出的低維的特征圖輸入到金字塔式高維特征提取模塊，金字塔特征提取結構中的多級特征提取層采用多級CNN或Transformer結構對低維的特征圖進行優化重構，對低分辨率特征逐步上采樣，所述金字塔式高維特征提取模塊輸出高分辨率的高維特征； 所述的通過Transformer解碼器以金字塔特征提取結構輸出的高維特征作為輸入，通過對特征圖進行優化和壓縮，得到一組特征向量，包括： 將一組初始化的特征向量和所述金字塔特征提取結構輸出的高維特征輸入到Transformer解碼器，通過Transformer解碼器中的交叉注意力機制對初始化的特征向量進行更新，利用多次迭代處理過程通過對高維特征進行優化和壓縮，得到一組包含高維信息的特征向量。

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北京交通大學，其通訊地址為：100044 北京市海淀區西直門外上園村3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”。