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龙图腾网获悉合肥市正茂科技有限公司申请的专利基于加权对比网络半监督语义分割和模型训练方法及装置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：CN120259673B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-22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：202510733789.X，技术领域涉及：G06V10/26；该发明授权基于加权对比网络半监督语义分割和模型训练方法及装置是由周鹏鹏;沈翰伟;陈伟伟;陈瑞宁;宋廷好;王见知;张秀设计研发完成，并于2025-06-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于加权对比网络半监督语义分割和模型训练方法及装置在说明书摘要公布了：本申请涉及语义分割技术领域，具体涉及一种基于加权对比网络半监督语义分割和模型训练方法及装置。训练方法包括：获取含有目标物体的有标签图像集和对应的标签集，以及含有目标物体且无标签的无标签图像集；将有标签图像集分别输入至第一分支的第一基础网络和第二分支的第二基础网络，对应得到第一目标掩码集和第二目标掩码集；将无标签图像集输入第一基础网络、第二基础网络、第一增强网络和第二增强网络，对应得到第三目标掩码集、第四目标掩码集、第一增强伪标签集和第二增强伪标签集；基于总差异度调整第一基础网络、第二基础网络的参数，以完成语义分割模型的训练。改善了现有技术由于样本类别不均衡导致性能不佳的问题。

本发明授权基于加权对比网络半监督语义分割和模型训练方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于加权对比网络半监督语义分割模型训练方法，其特征在于，所述训练方法包括： 获取含有目标物体的有标签图像集和对应的标签集，以及含有目标物体且无标签的无标签图像集；其中，无标签图像的数量远大于有标签图像的数量； 将所述有标签图像集分别输入至第一分支的第一基础网络和第二分支的第二基础网络，对所述有标签图像集中的目标物体进行语义分割，对应得到第一目标掩码集和第二目标掩码集；其中，所述第一分支包括第一基础网络和第一增强网络，所述第二分支包括第二基础网络和第二增强网络，且所述第一增强网络、所述第二增强网络、所述第一基础网络、所述第二基础网络的结构相同但初始参数不同； 将所述无标签图像集分别输入至所述第一基础网络、所述第二基础网络、所述第一增强网络和所述第二增强网络，对所述无标签图像集中的目标物体进行语义分割，对应得到第三目标掩码集、第四目标掩码集、第一增强伪标签集和第二增强伪标签集； 分别计算所述第一目标掩码集、所述第二目标掩码集与所述标签集的差异度、所述第三目标掩码集与所述第二增强伪标签集的差异度、所述第四目标掩码集与所述第一增强伪标签集的差异度，得到总差异度； 基于总差异度调整第一基础网络、第二基础网络的参数，以完成语义分割模型的训练；其中，所述语义分割模型包括训练好的第一基础网络和或第二基础网络； 计算所述第三目标掩码集与所述第二增强伪标签集的差异度，包括： 确定所述第二增强伪标签集中各个第二增强伪标签的类别； 计算每一类第二增强伪标签占所述第二增强伪标签集中所有第二增强伪标签的类别比例： 针对所述第二增强伪标签集中每一类第二增强伪标签：计算所述第三目标掩码集与该类第二增强伪标签之间的第一半监督差异度； 基于类别比例对第一半监督差异度进行加权，得到最终的差异度。

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