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龙图腾网获悉电子科技大学长三角研究院(湖州)申请的专利一种基于语义注意力机制的零样本语义分割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：CN115424014B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-28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：202210879677.1，技术领域涉及：G06V10/26；该发明授权一种基于语义注意力机制的零样本语义分割方法是由沈冯立;李福生;赵彦春设计研发完成，并于2022-07-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于语义注意力机制的零样本语义分割方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于语义注意力机制的零样本语义分割方法。该方法包括如下步骤：通过背景提取模块提取背景掩码，将背景掩码与初始背景特征一起输入到背景更新模块中，输出学习得到的背景语义特征。通过像素特征提取模块得到语义注意力图和视觉特征图，利用语义特征图和语义注意力图得到适用于当前图片的语义特征，最后计算语义特征和视觉特征图的余弦相似度，根据最大的相似度实现语义分割。本方法通过可学习可更新的背景和语义特征，针对不同的图片学习得到不同的语义特征，根据得到的语义特征帮助零样本语义分割模型更好地针对每一个像素点进行语义分割，提高模型的泛化性和通用性。

本发明授权一种基于语义注意力机制的零样本语义分割方法在权利要求书中公布了：1.一种基于语义注意力机制的零样本语义分割方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤一：构建零样本语义分割数据集； 步骤二：将步骤一数据集的训练图片输入到背景提取模块，输出训练图片背景区域的掩码图； 步骤三：使用步骤二得到的掩码图掩盖训练图片的前景部分，得到训练图片的背景区域； 步骤四：利用训练图片的背景标注，计算训练图片背景的语意分割损失； 步骤五：将步骤三得到的背景区域输入到背景特征更新模块，同时将初始背景特征输入到背景模块中；背景特征更新模块输出适用于当前图片语义分割的背景特征； 步骤六：将训练图片输入到像素特征提取模块中，像素特征提取模块输出两个图，一个是图片的像素级视觉特征的特征图，另一个是语义注意力图； 步骤七：将步骤六中得到的语义注意力图作用在语义特征上得到针对每个像素点进行语义分割的语义特征向量； 步骤八：计算步骤七中得到的针对每个像素点的语义特征向量和步骤五中得到的背景特征与步骤六中输出的特征图的每个像素点的相似度，作为每个像素点的分类置信度，通过损失函数计算整图的语义分割损失； 步骤九：根据步骤四和步骤八计算的背景和整图的语义分割损失计算总损失，用总损失训练背景提取模块、背景特征更新模块和像素特征提取模块； 步骤十：测试的时候，先利用步骤三中的背景提取模块提取测试图片的背景区域掩码，然后利用掩码得到测试图片的背景区域，将背景区域和初始背景特征输入到步骤五中的背景特征更新模块中得到当前测试图片的背景特征；与此同时，将测试图片输入到步骤六中的像素特征提取模型，利用像素特征提取模型输出的语义注意力图得到测试语义特征；最后采用步骤八的方法计算每个像素点的分类置信度，取最大值作为每个像素点的分类结果。

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电子科技大学长三角研究院(湖州)，其通讯地址为：313000 浙江省湖州市西塞山路819号南太湖科技创新综合体B2幢8层；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”。

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