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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MIM和对比学习的半监督语义分割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：CN116363357B 。

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：202310063885.9，技术领域涉及：G06V10/26；该发明授权基于MIM和对比学习的半监督语义分割方法及装置是由陈浩;李政宏;伍江江;杜春;李沛秦;熊伟;李军;吴烨;贾庆仁;陈荦设计研发完成，并于2023-01-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于MIM和对比学习的半监督语义分割方法及装置在说明书摘要公布了：本申请涉及一种基于MIM和对比学习的半监督语义分割方法及装置。所述方法包括：获取训练图像集；构建MIM半监督语义分割网络模型，该模型包括教师模型、学生模型、重建探测头及特征探测头；将弱增强图像发送至教师模型进行语义分割，生成第一预测熵图；将强增强图像输入学生模型解码器中，通过特征探测头提取强语义特征及第二伪标签；将弱增强图像的掩码图像输入学生模型编码器中，通过重建探测头生成重建图像语义特征及第四伪标签；拼接强语义特征、重建图像语义特征、第二伪标签及第四伪标签，生成第二预测熵图；根据第一预测熵图与第二预测熵图的对比学习结果，得到训练好的MIM半监督语义分割网络模型。本发明可提升图像特征提取效果。

本发明授权基于MIM和对比学习的半监督语义分割方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于MIM和对比学习的半监督语义分割方法，其特征在于，所述方法包括： 获取训练图像集，所述训练图像集包括：弱增强图像和强增强图像； 构建MIM半监督语义分割网络模型，所述MIM半监督语义分割网络模型包括：教师模型、学生模型、重建探测头以及特征探测头； 将所述弱增强图像发送至所述教师模型进行语义分割，得到所述弱增强图像中未标记图像的第一伪标签，根据所述第一伪标签生成第一预测熵图； 将所述强增强图像输入所述学生模型解码器中，通过所述特征探测头从所述学生模型解码器中提取强语义特征及第二伪标签； 将所述弱增强图像的掩码图像输入所述学生模型编码器中，通过所述重建探测头从所述学生模型编码器中提取的掩码语义特征及第三伪标签，基于MIM生成重建图像语义特征及第四伪标签； 通过拼接所述强语义特征、所述重建图像语义特征、所述第二伪标签以及所述第四伪标签，生成第二预测熵图； 根据所述第一预测熵图与所述第二预测熵图的对比学习结果进行反向训练，得到训练好的MIM半监督语义分割网络模型。

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