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龙图腾网获悉长春理工大学申请的专利一种用于图像语义分割的可调节多尺度编码器增强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：CN120451564B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-12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：202510941463.6，技术领域涉及：G06V10/26；该发明授权一种用于图像语义分割的可调节多尺度编码器增强方法是由黄丹丹;范翔洋;刘智;陈广秋;王惠绩;郭星辰;郗浚涵;仇云鹤;许鹤设计研发完成，并于2025-07-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种用于图像语义分割的可调节多尺度编码器增强方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种用于语义分割的可调节多尺度编码器增强方法，属于语义分割领域，包括对当前层级结构进行路由查询，自动选择特定层级结构进行通道输入；根据查询索引，对不同通道数的参数进行自适应提取；根据通道自适应提供参数将特定尺度特征图输入到特征提取模块，提取多尺度上下文信息并进行级联合并，获得语义信息特征图；将特征提取模块的特征图通过3x3卷积进行权重学习，输出特征图与主分支进行合并后输入给下一层进行特征提取操作，解码器进行特征聚合并解码。本发明采用上述方法，用于Transformer语义分割编码器，灵活地对任意尺度的Transformer块进行增强，能够适应不同需求与场景，提升网络的分割效果。

本发明授权一种用于图像语义分割的可调节多尺度编码器增强方法在权利要求书中公布了：1.一种用于图像语义分割的可调节多尺度编码器增强方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、尺度路由查询，对当前层级结构进行路由查询，自动选择特定层级结构进行通道输入； S2、通道自适应提取，根据S1查询索引，对不同通道数的注意力机制提取出的多尺度特征参数进行自适应提取； S3、特征提取，根据通道自适应提取的参数将特定尺度特征图输入到特征提取模块，提取多尺度上下文信息并进行级联合并，获得语义信息特征图； S3过程如下： 将输入特征通过四层级步数的池化核进行卷积操作生成四个分辨率依次降低的特征图，与原始输入共同组成五个不同尺度的特征图，并且均输入到1x1卷积进行上采样得到相同分辨率的特征图f0到f4，f0直接输出为f0-1，f0与f1进行拼接后进行3x3卷积输出为f1-1，f1-1与f2拼接后进行3x3卷积输出f2-1，依次操作得到f0-1至f4-1五个不同的特征输出，进行拼接操作后进行1x1卷积操作输出为主特征图，主特征图与再与原始输入单独进行1x1卷积操作后得到的特征图进行拼接操作，得到最终输出的特征图； S4、特征融合，将特征提取模块的特征图通过3x3卷积进行权重学习，输出特征图与主分支进行合并后输入给下一层进行特征提取，解码器进行特征聚合并解码； S4过程如下： 将特征提取模块所输出的特征图先进行3x3卷积操作后与原前馈神经网络进行相加操作；与通道自适应结合，用于增强小尺度的网络部分的信息。

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