买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉武汉工程大学申请的专利一种实例分割网络优化方法、设备及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：CN119723073B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-10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：202411598967.4，技术领域涉及：G06V10/26；该发明授权一种实例分割网络优化方法、设备及介质是由李璇;张国敏;陈巍维;程莉;马雷;冯昭明;丁一凡;时愈;朱丽娜设计研发完成，并于2024-11-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种实例分割网络优化方法、设备及介质在说明书摘要公布了：本申请涉及一种实例分割网络优化方法、设备及介质，方法包括：获取批量的尾部数据样本，对尾部数据样本进行数据增广，得到尾部扩展样本；对尾部数据样本和尾部扩展样本进行对比学习，得到尾部对比损失；构建尾部扩展样本的伪语义标签；获取批量的头部数据样本，头部数据样本和尾部数据样本均包含真值标签；将头部数据样本、尾部数据样本和尾部扩展样本输入预设实例分割网络中，基于真值标签和伪语义标签计算分割掩码损失和类别损失；基于尾部对比损失、分割掩码损失和类别损失对预设实例分割网络进行调整，得到优化实例分割网络。解决了现有模型对尾部稀有类别的识别准确率均较低，导致长尾实例分割的效果较差的问题。

本发明授权一种实例分割网络优化方法、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种实例分割网络优化方法，其特征在于，包括： 获取批量的尾部数据样本，并对所述尾部数据样本进行数据增广，得到尾部扩展样本； 对所述尾部数据样本和所述尾部扩展样本进行对比学习，得到尾部对比损失； 构建所述尾部扩展样本的伪语义标签，具体包括：对所述尾部扩展样本进行特征提取，得到密集特征；对所述密集特征进行下采样，得到降维特征，并将所述降维特征作为所述尾部扩展样本的伪类别标签；计算每个所述降维特征与每个所述密集特征之间的第二余弦相似度；基于所述第二余弦相似度和所述密集特征，得到所述尾部扩展样本的分数映射；基于所述分数映射计算对应的尾部扩展样本的伪掩码；基于所述伪掩码和所述伪类别标签形成伪语义标签； 获取批量的头部数据样本，所述头部数据样本和所述尾部数据样本均包含真值标签，所述真值标签包括真实掩码和真实类别标签； 将所述头部数据样本、所述尾部数据样本和所述尾部扩展样本输入预设实例分割网络中，基于所述真值标签和所述伪语义标签计算分割掩码损失和类别损失，具体包括：将所述头部数据样本、所述尾部数据样本和所述尾部扩展样本输入预设实例分割网络中，得到所述头部数据样本、所述尾部数据样本和所述尾部扩展样本对应的预测掩码和预测语义类别；基于所述真实掩码、所述伪掩码和所述预测掩码，得到分割掩码损失；基于所述真实类别标签、所述伪类别标签和所述预测语义类别，得到类别损失； 基于所述尾部对比损失、所述分割掩码损失和所述类别损失，对所述预设实例分割网络进行调整，得到优化实例分割网络。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人武汉工程大学，其通讯地址为：430205 湖北省武汉市东湖新技术开发区光谷一路206号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。