京东鲲鹏(江苏)科技有限公司徐鑫获国家专利权
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龙图腾网获悉京东鲲鹏(江苏)科技有限公司申请的专利图像分割及模型训练方法、装置、终端设备及存储介质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：CN114445630B 。
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：202210108169.3，技术领域涉及：G06V10/26；该发明授权图像分割及模型训练方法、装置、终端设备及存储介质是由徐鑫设计研发完成，并于2022-01-28向国家知识产权局提交的专利申请。
本图像分割及模型训练方法、装置、终端设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明实施例公开了一种图像分割及模型训练方法、装置、终端设备及存储介质，该图像分割方法包括：通过编码器将待分割图像进行下采样，得到特征图像；通过解码器将特征图像进行上采样，得到分割图像；其中，解码器中用于上采样的卷积核，根据训练完毕的第一样本图像和第二样本图像间的空间变换矩阵确定，第一样本图像为与卷积核对应的上采样前的图像，第二样本图像为与卷积核对应的上采样后的图像。通过利用空间变换矩阵确定用于上采样的卷积核，能够实现基于卷积核将低分辨率特征图像中不同通道上的特征进行结构化特征重组，来有效地重建更高分辨率特征图像，能够在保证分割精确度的情况下实现快速分割。
本发明授权图像分割及模型训练方法、装置、终端设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种图像分割方法，其特征在于，包括： 通过编码器将待分割图像进行下采样，得到特征图像； 通过解码器将所述特征图像进行上采样，得到分割图像；所述特征图像包括多个层级的特征图像；所述通过解码器将所述特征图像进行上采样，包括通过所述解码器对最高层级的特征图像进行逐层级上采样； 其中，所述解码器中用于上采样的卷积核，根据训练完毕的第一样本图像和第二样本图像间的空间变换矩阵确定，所述第一样本图像为与所述卷积核对应的上采样前的图像，所述第二样本图像为与所述卷积核对应的上采样后的图像； 所述卷积核基于下述步骤确定： 利用所述空间变换矩阵将所述第二样本图像下采样至与所述第一样本图像具有相同分辨率和相同通道数的变换图像； 对所述空间变换矩阵进行训练，以使所述第一样本图像和所述变换图像间的实际损失值达到预设条件； 根据训练完毕的所述空间变换矩阵的逆矩阵确定所述卷积核。
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2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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