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龙图腾网获悉湖南大学申请的专利一种基于高分辨率网络的图像修复检测方法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：CN119671880B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-31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：202411852907.0，技术领域涉及：G06T5/60；该发明授权一种基于高分辨率网络的图像修复检测方法及系统是由杨高波;刘帅;郭睿骁设计研发完成，并于2024-12-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于高分辨率网络的图像修复检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于高分辨率网络的图像修复检测方法及系统，方法包括步骤：获取通过图像修复方法生成的训练数据集，输入至预设网络中，输出多个特征图；对多个特征图进行特征提取与融合，得到粗定位的全局预测掩膜；根据多个特征图预设迭代路径，对粗定位的全局预测掩膜按预设迭代路径进行迭代，得到最终预测掩膜；其中每次迭代均会产生一个预测掩膜，且作为下一次迭代的输入；对所有的预测掩膜采用二进制交叉熵损失进行像素级监督，并且对最终预测掩膜采用骰子损失进行边缘监督，进而训练得到图像修复检测模型；基于图像修复检测模型对图像进行修复检测，定位修复区域。本发明具有检测精准等优点。

本发明授权一种基于高分辨率网络的图像修复检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于高分辨率网络的图像修复检测方法，其特征在于，包括步骤： 获取通过图像修复方法生成的训练数据集，输入至高分辨率网络中，输出多个特征图，其中； 通过多尺度卷积提取模块对多个特征图进行特征提取与融合；其中多尺度卷积提取模块包含特征融合阶段和多尺度特征提取阶段； 在特征融合阶段中，将多个特征图通过上采样操作转换到相同的分辨率和通道维度，然后将多个转换后的特征图进行合并； 在多尺度特征提取阶段，对合并后的特征进行进一步的特征提取；其中包含多个分支，并且每个分支有两个网络层；第一层是卷积层，第二层是膨胀卷积层；最后，将多个分支的结果连接在一起，并将其输入到一个的卷积层中，以生成单通道初始预测掩膜，得到粗定位的全局预测掩膜； 根据多个特征图预设迭代路径，对粗定位的全局预测掩膜按预设迭代路径进行迭代，得到最终预测掩膜；其中每次迭代均会产生一个预测掩膜，且作为下一次迭代的输入；预设迭代路径为一个自底向上的渐进式迭代路径，在预设迭代路径上引入反向注意力模块以对粗定位的全局预测掩膜进行迭代；当时，每次迭代产生的预测掩膜为： 其中表示按位求和；是上一次迭代的预测掩膜；为反向注意力特征，具体为： 其中为特征图；为反向注意力模块的反向注意力权重； 当的时候，上一次迭代的预测掩膜为； 对所有的预测掩膜采用二进制交叉熵损失进行像素级监督，并且对最终预测掩膜采用骰子损失进行边缘监督，进而训练得到图像修复检测模型； 基于图像修复检测模型对待测图像进行修复检测，定位修复区域。

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