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龙图腾网获悉思谋集团有限公司申请的专利模型训练方法、装置、计算机设备及计算机可读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：CN120612335B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-04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：202511127447.X，技术领域涉及：G06T7/10；该发明授权模型训练方法、装置、计算机设备及计算机可读存储介质是由许梓堆;刘枢设计研发完成，并于2025-08-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本模型训练方法、装置、计算机设备及计算机可读存储介质在说明书摘要公布了：本申请涉及一种模型训练方法、装置、计算机设备及计算机可读存储介质。方法应用于包括多个注意力模块的图像分割模型，每个注意力模块对应一张提示图像和一张提示标注掩膜，方法包括：获取训练图像和训练图像对应的训练标注掩膜；将训练图像输入至初始图像分割模型进行处理，输出预测标注掩膜；基于预测标注掩膜中像素点的预测标注、训练标注掩膜中像素点的训练标注和各种像素类型对应的基准标注，确定预测标注掩膜与训练标注掩膜之间的误差损失；基于误差损失，对每个注意力模块对应的提示图像和提示标注掩膜进行调整，得到目标图像分割模型。采用本方法，能够提高图像分割模型训练的效率。

本发明授权模型训练方法、装置、计算机设备及计算机可读存储介质在权利要求书中公布了：1.一种模型训练方法，其特征在于，应用于包括多个注意力模块的图像分割模型，每个所述注意力模块对应一张提示图像和一张提示标注掩膜，所述方法包括： 获取训练图像和所述训练图像对应的训练标注掩膜； 针对每个所述注意力模块，对所述注意力模块对应的提示图像和输入图像进行合并，得到第一图像；所述注意力模块为第一个注意力模块时，所述输入图像为所述训练图像，否则，所述输入图像为所述注意力模块的前一相邻的注意力模块输出的特征图像； 对所述注意力模块对应的提示标注掩膜和空白标注掩膜进行合并，得到第二图像； 将所述第一图像和所述第二图像输入至所述注意力模块，得到所述注意力模块输出的特征图像； 直至最后一个所述注意力模块输出特征图像，将所述最后一个所述注意力模块输出的特征图像输入至解码模块进行处理，输出预测标注掩膜； 针对所述预测标注掩膜中的每个像素点，基于所述像素点的预测标注和各种像素类型对应的基准标注，确定所述像素点属于各种所述像素类型的预测概率； 针对每种所述像素类型，基于所述训练标注掩膜中各个像素点的训练标注，确定所述像素类型对应的掩膜图像；所述掩膜图像中像素点的掩膜值为第一标识或者第二标识，所述第一标识表征像素点分别在所述训练标注掩膜中对应的训练标注与所述像素类型对应的基准标注相同，所述第二标识表征像素点分别在所述训练标注掩膜中对应的训练标注与所述像素类型对应的基准标注不相同； 基于所述预测标注掩膜中像素点属于所述像素类型的预测概率，以及所述像素类型对应的掩膜图像，确定所述像素类型对应的类型误差； 基于各种所述像素类型对应的类型误差，确定所述预测标注掩膜与所述训练标注掩膜之间的误差损失； 基于所述误差损失，对每个所述注意力模块对应的提示图像和提示标注掩膜进行调整，得到目标图像分割模型。

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