北京大学刘家瑛获国家专利权
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龙图腾网获悉北京大学申请的专利一种基于半监督学习的地外图片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：CN115205309B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-24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：202210612847.X，技术领域涉及：G06T7/11；该发明授权一种基于半监督学习的地外图片分割方法及装置是由刘家瑛;张佳航;林里浪;汪文靖;樊泽嘉设计研发完成，并于2022-05-31向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于半监督学习的地外图片分割方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于半监督学习的地外图片分割方法及装置，所述方法包括：获取训练数据集，并构建图片分割网络；对所述图片分割网络进行预训练；将所述样本图片馈入预训练后的所述图片分割网络；基于所述第一分类器输出的预测分割结果与所述第二分类器输出的下采样特征图在特征像素级别上的对比学习，对预训练后的所述图片分割网络进行训练，其中，每轮训练结束后，将高置信度的未标注区域与已标注区域融合，以获得下一轮训练的标注区域；将目标地外图片输入训练后的所述图片分割网络，得到所述目标地外图片的分割结果。本发明通过引入了更多的监督信号以及设计的像素级对比学习的策略，从而显著提升了图片分割性能。
本发明授权一种基于半监督学习的地外图片分割方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于半监督学习的地外图片分割方法，其步骤包括： 获取训练数据集，并构建图片分割网络，所述训练数据集中的样本地外图片包括：标注区域和未标注区域，所述图片分割网络包括：一特征提取网络、连接于所述特征提取网络的特征输出头与特征下采样输出头、连接于所述特征输出头的第一分类器、和连接于所述特征下采样输出头的第二分类器； 对所述图片分割网络进行预训练； 将所述样本地外图片馈入预训练后的所述图片分割网络； 基于所述第一分类器输出的预测分割结果与所述第二分类器输出的下采样特征图在特征像素级别上的对比学习，对预训练后的所述图片分割网络进行训练，其中，将高置信度的未标注区域与已标注区域融合，以获得下一轮训练的标注区域； 将目标地外图片输入训练后的所述图片分割网络，得到所述目标地外图片的分割结果。
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