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龙图腾网获悉北京交通大学申请的专利一种基于Transformer分割网络和正则化训练的图像分割方法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：CN116168197B 。

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：202310042766.5，技术领域涉及：G06V10/26；该发明授权一种基于Transformer分割网络和正则化训练的图像分割方法是由魏云超;丁皓杰;王斌;康国梁;赵耀设计研发完成，并于2023-01-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于Transformer分割网络和正则化训练的图像分割方法在说明书摘要公布了：本发明提供的一种基于Transformer分割网络和正则化训练的图像分割方法。该方法包括：通过骨干网络对原始图像进行渐进式特征提取，生成特征图；通过金字塔特征提取结构的多级特征提取层对特征图进行优化重构，通过Transformer解码器以金字塔特征提取结构输出的高维特征作为输入，通过对特征图进行优化和压缩，得到特征向量；将特征向量与金字塔特征提取结构输出的特征图进行矩阵运算，得到与原始图像大小一致的初步掩码预测图像，利用正则化训练方法对初步掩码预测图像进行质量优化训练，获取掩码图像；利用掩码图像对原始图像进行图像分割处理。本发明中图像特征被端到端地采样和优化，依托于Transformer网络的正则化训练方法使图像分割掩码的质量和鲁棒性得到明显的提升。

本发明授权一种基于Transformer分割网络和正则化训练的图像分割方法在权利要求书中公布了：1.一种基于Transformer分割网络和正则化训练的图像分割方法，其特征在于，包括： 通过骨干网络对原始图像进行渐进式特征提取，生成特征图； 通过金字塔特征提取结构的多级特征提取层对所述特征图进行优化重构，通过Transformer解码器以金字塔特征提取结构输出的高维特征作为输入，通过对特征图进行优化和压缩，得到一组特征向量； 将所述一组特征向量与金字塔特征提取结构输出的特征图进行矩阵运算，得到与原始图像大小一致的初步掩码预测图像，利用正则化训练方法对所述初步掩码预测图像进行质量优化训练，获取掩码图像； 利用所述掩码图像对所述原始图像进行图像分割处理； 所述的通过金字塔特征提取结构的多级特征提取层对所述特征图进行优化重构，包括： 将骨干网络低维特征提取模块输出的低维的特征图输入到金字塔式高维特征提取模块，金字塔特征提取结构中的多级特征提取层采用多级CNN或Transformer结构对低维的特征图进行优化重构，对低分辨率特征逐步上采样，所述金字塔式高维特征提取模块输出高分辨率的高维特征； 所述的通过Transformer解码器以金字塔特征提取结构输出的高维特征作为输入，通过对特征图进行优化和压缩，得到一组特征向量，包括： 将一组初始化的特征向量和所述金字塔特征提取结构输出的高维特征输入到Transformer解码器，通过Transformer解码器中的交叉注意力机制对初始化的特征向量进行更新，利用多次迭代处理过程通过对高维特征进行优化和压缩，得到一组包含高维信息的特征向量。

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