买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉华中科技大学申请的专利一种视觉理解模型的建立方法和图像分割预测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：CN116030258B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-21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：202310173572.9，技术领域涉及：G06V10/26；该发明授权一种视觉理解模型的建立方法和图像分割预测方法是由高常鑫;吴东岳;桑农设计研发完成，并于2023-02-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种视觉理解模型的建立方法和图像分割预测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种视觉理解模型的建立方法和图像分割预测方法，属于视觉理解技术领域，建立方法包括：建立条件边缘损失函数；训练初始视觉理解模型过程通过条件边缘损失函数调整模型参数得到目标视觉理解模型。条件边缘损失函数通过采样各个锚点所对应的正样本与负样本，利用正样本产生锚点所对应的条件局部类中心，通过监督条件局部类中心特征使其含有丰富的本类判别性特征，通过提升锚点特征与其对应的条件局部类中心特征之间的相似性，通过基于类别的锚点到样本间相似性监督将锚点周围的局部类别特征信息编码到锚点特征中。本发明能够使处于类别边缘的像素在学习到精确的类别相关信息，提高视觉理解任务中对于边缘像素分类的准确度。

本发明授权一种视觉理解模型的建立方法和图像分割预测方法在权利要求书中公布了：1.一种视觉理解模型的建立方法，其特征在于，包括： S1：建立条件边缘损失函数；所述条件边缘损失函数包括：基于正确率的条件采样模块、条件局部类中心生成模块、条件局部类中心分类损失结构、锚点-条件局部类中心相似性损失结构和锚点-样本相似性损失结构； S2：利用标准数据集训练初始视觉理解模型，训练过程通过所述条件边缘损失函数调整模型参数，得到目标视觉理解模型；所述标准数据集中每个标准数据包括：输入图及其对应的真值标签； 其中，所述基于正确率的条件采样模块，用于根据所述输入图的特征图中预设区域内每个锚点确定出对应的多个候选样本，并从中确定出正样本集合和负样本集合；所述锚点的真值标签、候选样本的真值标签、候选样本的分割预测一致；所述条件局部类中心生成模块，以所述每个锚点对应的正样本集中的样本作为其输入，用于生成每个锚点的条件局部类中心特征，用以表征每个锚点的周围局部信息与类别相关信息；所述条件局部类中心分类损失结构，用于增强所述正样本集中每个锚点对应的条件局部类中心特征中局部信息与其真值类别的类别相关信息；所述锚点-条件局部类中心相似性损失结构，用于增强每个锚点与其对应的条件局部类中心之间的特征相似性；所述锚点-样本相似性损失结构，用于将每个锚点与其对应的正样本和负样本之间的细粒度类别关系信息编码到锚点特征中；所述条件边缘损失函数的最终输出损失为条件局部类中心分类损失结构、锚点-条件局部类中心相似性损失结构以及锚点-样本相似性损失结构三者输出损失之和。

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华中科技大学，其通讯地址为：430074 湖北省武汉市洪山区珞喻路1037号；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”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。