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龙图腾网获悉衡阳师范学院申请的专利基于多尺度池化建模的伪装物体实例分割方法、装置及系统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：CN116433911B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-17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：202310433328.1，技术领域涉及：G06V10/26；该发明授权基于多尺度池化建模的伪装物体实例分割方法、装置及系统是由李臣;焦铬设计研发完成，并于2023-04-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多尺度池化建模的伪装物体实例分割方法、装置及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于多尺度池化建模的伪装物体实例分割方法、装置及系统，其中方法包括：获取待分割图像；使用带有实例级标签的伪装物体数据对模型进行监督训练，通过监督训练得到待分割图像的多尺度特征的提取结果；基于多尺度特征的提取结果，对待分割图像中的伪装物体利用多尺度池化方式进行处理，得到高分辨率掩码特征和包含全局信息的实例感知结果；基于实例感知结果，利用融合空间注意力的实例归一化方法聚焦高分辨掩码特征，输出模型的预测实例结果。本发明的技术方案能解决现有实例分割技术在伪装图像数据中分割性能较差的问题。

本发明授权基于多尺度池化建模的伪装物体实例分割方法、装置及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于多尺度池化建模的伪装物体实例分割方法，其特征在于，包括： 获取待分割图像；使用带有实例级标签的伪装物体数据对模型进行监督训练，通过所述监督训练得到待分割图像的多尺度特征的提取结果； 基于所述多尺度特征的提取结果，对待分割图像中的伪装物体利用多尺度池化方式进行处理，得到高分辨率掩码特征和包含全局信息的实例感知结果； 其中，基于实例感知结果，利用融合空间注意力的实例归一化方法聚焦高分辨掩码特征，输出模型预测实例结果；具体包括： 将所述高分辨率掩码图输入到融合空间注意力的实例归一化模块中进行空间上的加权注意，得到空间加权掩码； 所述融合空间注意力的实例归一化模块，包括：两条主干分支； 其中，两条主干分支包括第一主干分支和第二主干分支； 所述第一主干分支，包括：依次连接为两个线性层、乘法器和第六加法器； 所述第二主干分支，包括：依次连接为最大池化层和平均池化层、拼接器、卷积核大小为3*3的卷积层、Sigmoid激活层和乘法器； 其中，两个线性层为并联关系； 其中，最大池化层和平均池化层为并联关系； 所述第一主干分支的输入端为所述实例感知结果； 所述第二主干分支的输入端为第一增强掩码图； 所述第一主干分支的乘法器与第二主干分支的输出端连接； 结合所述实例感知结果，对空间加权掩码进行通道维度的实例归一化处理，得到伪装物体的输出模型预测实例结果；所述输出模型预测实例结果为实例预测结果图。

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衡阳师范学院，其通讯地址为：421000 湖南省衡阳市雁峰区黄白路165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”。

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