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龙图腾网获悉通腾全球信息公司申请的专利用于语义图像分割的神经网络模型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：CN116324903B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-24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：202180063152.4，技术领域涉及：G06V10/82；该发明授权用于语义图像分割的神经网络模型是由M·加富里安;M·霍夫曼;E·斯塔梅斯设计研发完成，并于2021-10-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本用于语义图像分割的神经网络模型在说明书摘要公布了：本发明涉及一种训练用于在语义图像分割中使用的模型的方法。所述模型包含第一分类器神经网络及第二分类器神经网络。所述方法包含：通过将含有目标对象的第一训练图像输入到所述第一网络来训练所述第一网络；使用所述第一网络来识别及擦除对所述目标对象有区分性的所述第一训练图像中的像素；将所述第一训练图像输入到所述第二网络；使用所述第二网络来确定所述第一经修改训练图像含有所述目标对象的似然度；以及使用作为所述确定的似然度的单调递增函数的第一损失函数来更新所述第一网络的权重。

本发明授权用于语义图像分割的神经网络模型在权利要求书中公布了：1.一种训练用于在语义图像分割中使用的模型的方法，其中所述模型包括： 第一分类器神经网络；及 第二分类器神经网络， 其中所述方法包括通过以下方式训练所述第一分类器神经网络： 将含有目标对象的第一训练图像输入到所述第一分类器神经网络； 使用所述第一分类器神经网络来识别对所述目标对象有区分性的所述第一训练图像中的像素； 通过衰减或擦除所述第一训练图像中的所述经识别的像素来生成第一经修改训练图像； 将所述第一经修改训练图像输入到所述第二分类器神经网络； 使用所述第二分类器神经网络来确定所述第一经修改训练图像含有所述目标对象的似然度；及 使用第一损失函数更新所述第一分类器神经网络的权重，所述第一损失函数是所述确定的似然度的单调递增函数，且 其中所述方法包括通过以下方式训练所述第二分类器神经网络： 将含有所述目标对象的第二训练图像输入到所述第一分类器神经网络； 使用所述第一分类器神经网络来识别对所述目标对象有区分性的所述第二训练图像中的像素； 通过衰减或擦除所述第二训练图像中的所述经识别的像素来生成第二经修改训练图像； 将训练图像集输入到所述第二分类器神经网络，所述集包括所述第二经修改训练图像及不含有所述目标对象的一或多个训练图像；及 针对所述集中的每一训练图像，使用所述第二分类器神经网络来确定相应训练图像含有所述目标对象的似然度，且使用不同于所述第一损失函数的第二损失函数来更新所述第二分类器神经网络的权重，其中当所述训练图像含有所述目标对象时，所述第二损失函数是所述确定的似然度的单调递减函数，且当所述训练图像不含有所述目标对象时，所述第二损失函数是所述确定的似然度的单调递增函数。

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