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龙图腾网获悉武汉东智科技股份有限公司申请的专利弱监督学习的视频花屏语义分割方法、设备及存储设备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：CN117237631B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-01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：202311195746.8，技术领域涉及：G06V10/26；该发明授权弱监督学习的视频花屏语义分割方法、设备及存储设备是由聂晖;杨小波;李军;陈黎;叶景延设计研发完成，并于2023-09-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本弱监督学习的视频花屏语义分割方法、设备及存储设备在说明书摘要公布了：本发明针对视频花屏图像分割问题中，数据获取及数据标注困难等问题，提供一种弱监督学习的视频花屏语义分割方法、设备及存储设备，方法包括：准备数据集、初始化multi‑expert自蒸馏网络、使用数据集训练网络，得到特征提取模块、初始化语义分割模型、使用数据集训练语义分割模型，得到花屏图像分割结果；设备及存储设备用于实现方法；本发明的有益效果是：能够在一定程度上解决视频花屏图像的分割问题。

本发明授权弱监督学习的视频花屏语义分割方法、设备及存储设备在权利要求书中公布了：1.一种弱监督学习的视频花屏语义分割方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、准备数据集；所述数据集包括第一数据集和第二数据集，第一数据集为无标注图片集，第二数据集为有标注图片集； S2、初始化multi-expert自蒸馏网络；所述multi-expert自蒸馏网络，分为expert1模块、expert2模块和member模块； S3、用第一数据集训练multi-expert自蒸馏网络，得到特征提取网络；具体步骤如下： S31、初始化multi-expert自蒸馏网络，包括expert1模块、expert2模块和member模块，三个模块初始权重相同； S32、对数据集进行裁剪，得到尺寸不同的图片数据； S33、将图片数据放入multi-expert自蒸馏网络，将结果代入损失函数； S34、更新multi-expert自蒸馏网络，具体方式为：member模块根据损失数据进行反向传播更新参数，expert1模块和expert2模块的参数利用EMA的方式更新参数； S35、将训练得到的expert1模块作为特征提取网络； S4、初始化语义分割模型，所述语义分割模型，分为特征提取模块和分割模块，特征提取模块由S3训练得到； S5、使用第二数据集训练语义分割模型，得到花屏图像分割结果。

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