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龙图腾网获悉中国人民解放军国防科技大学申请的专利基于主动学习的域适应交互式语义分割方法、装置和设备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：CN116758541B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-16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：202310770141.0，技术领域涉及：G06V20/70；该发明授权基于主动学习的域适应交互式语义分割方法、装置和设备是由陈浩;杨亮喆;李军;杜春;彭双;伍江江;陈荦;熊伟;杨飞;马梦宇;杨岸然;景宁设计研发完成，并于2023-06-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于主动学习的域适应交互式语义分割方法、装置和设备在说明书摘要公布了：本申请涉及一种基于主动学习的域适应交互式语义分割方法、装置和设备。所述方法将交互式分割与语义分割融合，构造域适应交互式语义分割，该模型不仅能作为标注工具提高专家的标注效率，也使纠正模型的预测掩膜成为可能；融合交互式采样和主动学习的标注采样策略使模型置信度高的明显错误像素和模型拿不准的像素都能够得到标注采样，更高效地发挥有限的标注资源；构造点击损失函数，通过弱监督的方式加速人机交互和语义分割两个任务的融合；构造交互式损失函数，使得模型能够正确地响应人的交互；利用目标域少量的标注数据和交互式语义分割模型为目标域产生正伪标注，为目标域提供更多的监督信号。采用该方法可以提高图像的语义分割准确度。

本发明授权基于主动学习的域适应交互式语义分割方法、装置和设备在权利要求书中公布了：1.一种基于主动学习的域适应交互式语义分割方法，其特征在于，所述方法包括： 获取不同域训练数据集，所述训练数据集包括有标注掩膜的源域数据集和无标注的目标域数据集； 采用所述训练数据集对域适应交互式语义分割模型进行训练，得到训练好的域适应交互式语义分割模型；训练阶段包括：预热阶段和域适应阶段，在预热阶段，根据有标注掩膜的源域数据集和标注采样策略，对所述域适应交互式语义分割模型进行多轮训练；在所述域适应阶段，根据所述源域数据集、所述目标域数据集以及所述标注采样策略，对预热阶段训练后的模型进行多轮训练，得到训练好的域适应交互式语义分割模型；所述标注采样策略是根据预设价值评估函数和预设得分阈值，采用先看后问的标注采样策略，将获得的新标注作为目标域数据集的标注像素进行模型的监督学习，或者将获得的采样交互点作为交互信息输入到模型； 将待分割图像输入到训练好的域适应交互式语义分割模型中，得到语义分割结果。

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