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龙图腾网获悉深延科技(北京)有限公司申请的专利模型训练方法、服装细粒度分割方法及相关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：CN113869371B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-05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：202111034024.5，技术领域涉及：G06V10/82；该发明授权模型训练方法、服装细粒度分割方法及相关装置是由陈海波;罗志鹏;姚粤汉设计研发完成，并于2021-09-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本模型训练方法、服装细粒度分割方法及相关装置在说明书摘要公布了：本申请提供了一种模型训练方法、服装细粒度分割方法及相关装置，所述模型训练方法包括：获取训练图像及其对应的标注信息，将所述训练图像输入预设深度神经网络的特征提取模块，通过所述特征提取模块对所述训练图像进行特征提取，得到所述训练图像对应的特征信息，所述特征提取模块采用CBNet和FPN相结合的架构，CBNet中包含两个级联的ResNeXT‑101；将所述训练图像对应的特征信息输入所述预设深度神经网络的预测模块，通过所述预测模块对所述训练图像进行分割，得到所述训练图像对应的预测信息；利用所述训练图像对应的预测信息和标注信息，对所述预设深度神经网络进行训练，得到服装细粒度分割模型。由此，服装细粒度分割模型较稳定，满足实际应用中的需要。

本发明授权模型训练方法、服装细粒度分割方法及相关装置在权利要求书中公布了：1.一种模型训练方法，其特征在于，所述模型训练方法包括： 获取训练图像及其对应的标注信息，所述训练图像对应的标注信息用于指示所述训练图像中的服装的标注边界框、标注细粒度类别和标注轮廓； 将所述训练图像输入预设深度神经网络的特征提取模块，通过所述特征提取模块对所述训练图像进行特征提取，得到所述训练图像对应的特征信息，所述特征提取模块采用CBNet和FPN相结合的架构，CBNet中包含两个级联的ResNeXT-101； 将所述训练图像对应的特征信息输入所述预设深度神经网络的预测模块，通过所述预测模块对所述训练图像进行分割，得到所述训练图像对应的预测信息，所述训练图像对应的预测信息用于指示所述训练图像中的服装的预测边界框、预测细粒度类别和预测轮廓； 利用所述训练图像对应的预测信息和标注信息，对所述预设深度神经网络进行训练，得到服装细粒度分割模型； 其中，所述将所述训练图像输入预设深度神经网络的特征提取模块，通过所述特征提取模块对所述训练图像进行特征提取，得到所述训练图像对应的特征信息，包括： 所述特征提取模块包括多个阶段和多级插值单元；每个阶段对输入的训练图像或前一阶段的特征图执行特征提取，生成不同层次的特征图； 通过多级插值单元插值操作和相加操作，将前一步生成的融合特征图与相应的特征图相加并插值，逐步生成多个融合特征图； 将多个融合特征图作为训练图像的特征信息； 所述模型训练方法还包括： 对原始数据进行数据增广，得到增广后的数据； 将增广后的数据输入HTC网络中，利用HTC网络输出对应的特征信息； 将对应的特征信息输入头结构，利用头结构得到输出结果，其中，头结构包括DetectionHead、AttributesHead和MaskHead，在所述头结构的DetectionHead加入基于任务间空间自适应解耦的检测算法。

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