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龙图腾网获悉北京众科通达科技有限责任公司申请的专利基于注意力机制的弱监督图像语义分割系统及方法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：CN121330297B 。

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：202511557860.X，技术领域涉及：G06V10/26；该发明授权基于注意力机制的弱监督图像语义分割系统及方法是由张成设计研发完成，并于2025-10-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于注意力机制的弱监督图像语义分割系统及方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于注意力机制的弱监督图像语义分割系统及方法，包括如下步骤：获取待分割图像数据及图像级标签，提取多层次语义特征图；将多层次特征图融合空间与通道维度，生成注意力特征图；将注意力特征图与图像级标签结合获得目标区域定位图；将注意力特征图与目标区域定位图输入双重边缘重建网络，生成高质量的伪标签图；将伪标签图与多层次语义特征图采用渐进式解码结构卷积，生分割预测图；基于分割预测图与伪标签图构建监督信号，得到监督训练结果；对所述监督训练结果进行动态更新，生成更新后的伪标签图；基于更新后的伪标签图持续迭代直至损失函数收敛，输出图像语义分割结果。本发明实现了基于注意力机制的弱监督图像语义分割。

本发明授权基于注意力机制的弱监督图像语义分割系统及方法在权利要求书中公布了：1.基于注意力机制的弱监督图像语义分割方法，其特征在于，包括如下步骤： 获取待分割图像数据及对应的图像级标签，对图像进行多尺度特征编码，提取多层次语义特征图； 将所述多层次特征图输入注意力机制模块，融合空间维度与通道维度的信息，生成注意力特征图； 将注意力特征图与所述图像级标签结合构建类别激活图，并通过对激活区域的响应强度进行筛选，获得初步的目标区域定位图； 将所述注意力特征图与初步的目标区域定位图共同输入至双重边缘重建网络，利用边缘检测和边缘细化，生成高质量的伪标签图； 将所述伪标签图与多层次语义特征图作为输入，采用渐进式解码结构卷积，按层级逐步恢复图像的空间分辨率，生成初步的分割预测图； 基于分割预测图与所述伪标签图构建监督信号，联合图像级标签建立训练损失函数并进行监督训练，得到监督训练结果； 对所述监督训练结果进行动态更新，通过比对分割预测图与伪标签图间的差异进行自校正，生成更新后的伪标签图； 基于更新后的伪标签图持续迭代执行分割预测与监督训练，直至损失函数收敛，输出图像语义分割结果。

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北京众科通达科技有限责任公司，其通讯地址为：102600 北京市大兴区北京经济技术开发区科创十三街31号院二区16号楼1层101；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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