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龙图腾网获悉湖南大学申请的专利基于部件感知学习分割网络的弱监督语义分割方法及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：CN119904638B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-19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：202411985702.X，技术领域涉及：G06V10/26；该发明授权基于部件感知学习分割网络的弱监督语义分割方法及系统是由凌志刚;张傲然;谭浩然;王耀南设计研发完成，并于2024-12-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于部件感知学习分割网络的弱监督语义分割方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于部件感知学习分割网络的弱监督语义分割方法及系统，该方法包括：步骤1：构建部件感知学习分割网络；步骤2：获取训练集图像的SAM掩码集；步骤3：获得训练集图像的掩码伪标签集和掩码中目标部件与整体之间的关系矩阵；步骤4：获取初始部件感知学习分割网络模型；步骤5：获取并优化训练集图像中目标掩码的CAM集，得到最终伪标签集，并利用分割解码器，获取待分割图像中的语义分割结果；通过该网络中的部件‑整体精炼模块去除冗余的掩码，并捕捉掩码中目标部件与整体之间的关系；通过该网络中的部件感知学习模块，鼓励网络学习伪标签集中目标的各部件与整体之间的关系，实现在弱监督条件下对目标的精确和完整分割。

本发明授权基于部件感知学习分割网络的弱监督语义分割方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于部件感知学习分割网络的弱监督语义分割方法，其特征在于，包括： 步骤1：构建部件感知学习分割网络； 所述部件感知学习分割网络包括串联的部件-整体精炼模块和主干网络，以及分类分支网络和部件分支网络；分类分支网络和部件分支网络并联后串接在主干网络后端； 其中，所述部件-整体精炼模块依次进行小目标掩码去除、高相似度掩码去除和掩码中目标部件与整体之间的关系矩阵记录处理； 所述部件分支网络包括依次连接的部件感知学习模块、TransformerEncoder模块、全连接层和分类器；所述部件感知学习模块依次进行嵌入特征提取，嵌入特征尺度重塑，掩码特征融合以及图像特征输出处理； 步骤2：将训练集图像输入SAM分割模型，得到训练集图像的SAM掩码集； 步骤3：以SAM掩码集作为输入到部件感知学习分割网络的部件-整体精炼模块，获得训练集图像的掩码伪标签集和掩码中目标部件与整体之间的关系矩阵； 步骤4：以已知训练集图像、图像级标签，训练集图像的掩码伪标签集和掩码中目标部件与整体之间的关系矩阵作为部件感知学习分割网络的输入，训练部件感知学习分割网络，获取初始部件感知学习分割网络模型； 步骤5：利用初始部件感知学习分割网络模型获取训练集图像中目标掩码的CAM集，并通过阈值分割，得到最终伪标签集；以最终伪标签集作为监督信息，同时训练初始部件感知学习分割网络模型和串联在部件分支网络后端的分割解码器，得到完整的部件感知学习分割网络模型，最终输入待分割图像到完整的部件感知学习分割网络模型，获取待分割图像中的语义分割结果。

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