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龙图腾网获悉深圳依时货拉拉科技有限公司申请的专利一种语义分割方法、模型的训练方法、模型和系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119992551B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-05发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510465185.1，技术领域涉及：G06V20/70；该发明授权一种语义分割方法、模型的训练方法、模型和系统是由黄佳明;吴艳;胡涛设计研发完成，并于2025-04-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种语义分割方法、模型的训练方法、模型和系统在说明书摘要公布了：本发明涉及一种语义分割方法、模型的训练方法、模型和系统。语义分割模型包括：图像编码器、噪声生成器、文本编码器、拼接模块、注意力模块和潜空间解码器，其中：图像编码器的输出端与拼接模块的第一输入端连接；噪声生成器的输出端与拼接模块的第二输入端连接；文本编码器的输出端与注意力模块的第一输入端连接；拼接模块的输出端与注意力模块的第二输入端连接；注意力模块的输出端与潜空间解码器的输入端连接；其中，潜空间解码器用于对去噪掩码潜在特征进行解码，生成用于对图像中的目标物体进行分割的预测目标掩码。本发明提升了图像分割的准确度。

本发明授权一种语义分割方法、模型的训练方法、模型和系统在权利要求书中公布了：1.一种语义分割模型，其特征在于，所述语义分割模型包括：图像编码器、噪声生成器、文本编码器、拼接模块、注意力模块和潜空间解码器，其中： 图像编码器的输出端与拼接模块的第一输入端连接； 噪声生成器的输出端与拼接模块的第二输入端连接； 文本编码器的输出端与注意力模块的第一输入端连接； 拼接模块的输出端与注意力模块的第二输入端连接；其中，注意力模块用于从拼接模块生成的融合特征中提取视觉特征，并将视觉特征和文本编码器对文本信息编码得到的文本嵌入特征进行对齐融合，并在去噪后得到去噪掩码潜在特征； 注意力模块的输出端与潜空间解码器的输入端连接；其中，潜空间解码器用于对去噪掩码潜在特征进行解码，生成用于对图像中的目标物体进行分割的预测目标掩码； 其中，所述图像编码器用于提取图像特征并将其映射至低维潜在空间，生成图像潜在特征； 在首个扩散时间步，所述拼接模块将所述图像潜在特征与所述噪声生成器输出的随机噪声进行融合，得到首个扩散时间步的融合特征；在非首个扩散时间步，所述拼接模块将所述图像潜在特征与当前扩散时间步的带噪掩码潜在特征进行融合，生成对应扩散时间步的融合特征；带噪掩码潜在特征由所述噪声生成器生成。

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