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龙图腾网获悉腾讯科技(深圳)有限公司申请的专利一种图像分割方法、装置、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：CN113706551B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-19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：202110401343.9，技术领域涉及：G06T7/11；该发明授权一种图像分割方法、装置、设备及存储介质是由张启明;李志锋;刘威设计研发完成，并于2021-04-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种图像分割方法、装置、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本申请实施例提供了一种图像分割方法、装置、设备及存储介质，涉及人工智能技术领域，该方法包括：通过已训练的目标域图像分割网络，提取目标域待处理图像的目标图像特征，并基于目标图像特征获得目标域预测图像，目标域预测图像中包括具有目标标签的目标对象，已训练的目标域图像分割网络是基于领域迁移学习方式，对待训练的目标域图像分割网络和待训练的源域图像分割网络进行联合迭代训练获得的，且源域样本图像中包括具有源标签的源域样本对象。通过领域迁移学习方式，实现在不需要对目标域样本图像中的每个像素进行精细化标注的情况下，获得用于分割目标域图像的目标域图像分割网络，从而降低了人力和成本，提高了图像分割效率和准确性。

本发明授权一种图像分割方法、装置、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： 获取包括目标对象的目标域待处理图像； 通过已训练的目标域图像分割网络，提取所述目标域待处理图像的目标图像特征，并基于所述目标图像特征，获得目标域预测图像，所述目标域预测图像中包括具有目标标签的目标对象； 其中，所述已训练的目标域图像分割网络是对待训练的目标域图像分割网络和待训练的源域图像分割网络进行联合迭代训练获得的，且采用的训练样本包括源域样本图像和目标域样本图像，其中，所述源域样本图像中包括具有源标签的源域样本对象，所述待训练的目标域图像分割网络和所述待训练的源域图像分割网络共享一个待训练的编码器；在训练过程中，针对源域和目标域，通过自动搜索技术，获得所述编码器中共享权重的网络层以及不共享权重的网络层； 所述待训练的目标域图像分割网络还包括待训练的目标域分类器，所述待训练的源域图像分割网络还包括待训练的源域分类器；所述目标域分类器和所述源域分类器为不同的分类器； 在训练过程中，通过自动搜索技术，获得所述目标域分类器和所述源域分类器中共享权重的网络层以及不共享权重的网络层； 在训练过程中，确定源域预测样本图像和目标域预测样本图像之间的最大平均差异，通过所述最大均值差异匹配源域和目标域的分布，以使所述待训练的目标域分类器靠近所述待训练的源域分类器； 通过距离损失值防止所述待训练的目标域分类器过拟合，所述距离损失值是所述待训练的源域分类器的网络参数和所述待训练的目标域分类器的网络参数之间的范数。

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