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龙图腾网获悉浙江大华技术股份有限公司申请的专利实例分割网络的训练方法、终端及计算机可读存储介质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：CN116091511B 。

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：202211627598.8，技术领域涉及：G06T7/10；该发明授权实例分割网络的训练方法、终端及计算机可读存储介质是由朱亚伦;邵明设计研发完成，并于2022-12-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本实例分割网络的训练方法、终端及计算机可读存储介质在说明书摘要公布了：本发明提供一种实例分割网络的训练方法、终端及计算机可读存储介质，实例分割网络的训练方法包括：对获取的样本图像进行特征提取，得到图像特征图；对图像特征图中各像素点的特征值分别进行掩码处理，确定各像素点对应的生成标签；基于实例分割网络对图像特征图进行目标分割处理，得到各像素点对应的预测信息；基于各像素点对应的生成标签与预测信息之间的误差值迭代训练实例分割网络。本申请不需要花费大量人力物力对样本图像的边界信息进行标注，根据特征图中各像素点的敏感性判断像素点对应的生成标签，通过实例分割网络得到各像素点对应的预测信息，基于各像素点的生成标签和预测信息之间的误差值即可实现对实例分割网络的训练。

本发明授权实例分割网络的训练方法、终端及计算机可读存储介质在权利要求书中公布了：1.一种实例分割网络的训练方法，其特征在于，所述训练方法包括： 对获取的样本图像进行特征提取，得到图像特征图；所述样本图像中包含有目标对象； 对所述图像特征图中各像素点的特征值分别进行掩码处理，确定各所述像素点对应的生成标签； 基于实例分割网络对所述图像特征图进行目标分割，得到各所述像素点对应的预测信息； 基于各所述像素点对应的所述生成标签与所述预测信息之间的误差值迭代训练所述实例分割网络； 其中，所述对所述图像特征图中各像素点的特征值分别进行掩码处理，确定各所述像素点对应的生成标签，包括： 遍历所述图像特征图中的所有所述像素点，将选取的所述像素点的特征值赋值为预设值，得到更新特征图； 通过目标检测网络对所述更新特征图和所述图像特征图分别进行处理，得到所述图像特征图对应的第一检测信息、所述更新特征图对应的第二检测信息；所述第一检测信息包括所述目标对象的检测类别、检测置信度和检测位置信息；所述第二检测信息包括更新目标的预测类别、预测置信度和预测位置信息； 响应于所述目标对象的检测类别与所述更新目标的预测类别相同，则基于所述检测置信度和所述预测置信度之间的误差值、所述检测位置信息与所述预测位置信息之间的误差值是否符合对应预设要求确定所述像素点对应的所述生成标签；所述生成标签包括前景像素点和背景像素点。

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