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龙图腾网获悉上海师范大学申请的专利一种基于双重注意力融合的图像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：CN116012581B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-02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：202211633594.0，技术领域涉及：G06V10/26；该发明授权一种基于双重注意力融合的图像分割方法是由袁非牛;汤照达设计研发完成，并于2022-12-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于双重注意力融合的图像分割方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于双重注意力融合的图像分割方法，先根据目标任务构造数据集；再构建分割网络模型，并将数据集中的图像样本输入构建好的分割网络模型中进行训练，该分割网络模型采用U型结构，包括编码模块、双重注意力门控融合模块和解码模块，其中编码模块用于对输入图像进行编码，获取初始特征图；双重注意力门控融合模块包括多尺度加权通道注意力分支和全局空间自注意力分支，并通过门控机制模块将两个分支提取到的特征进行融合而成，用于获取最终特征图；解码模块用于对最终特征图进行解码，获取分割后的图像；最后将待分割的图像数据输入到训练好的分割网络模型中，得到目标图像的高精度分割结果。

本发明授权一种基于双重注意力融合的图像分割方法在权利要求书中公布了：1.一种基于双重注意力融合的图像分割方法，其特征在于包括以下步骤： S1、根据目标任务构造数据集，所述数据集包括对特定目标进行像素级标注的多个图像样本； S2、构建分割网络模型，并将数据集中的图像样本输入构建好的分割网络模型中进行训练， 所述分割网络模型采用U型结构，包括编码模块、双重注意力门控融合模块和解码模块，其中，所述编码模块用于对输入图像进行编码，获取初始特征图；所述双重注意力门控融合模块包括基于CNN的多尺度加权通道注意力分支和基于Transformer的全局空间自注意力分支，并通过门控机制模块将两个分支提取到的特征进行融合而成，用于获取最终特征图；所述解码模块用于对最终特征图进行解码，获取分割后的图像； 所述多尺度加权通道注意力分支用于提取类间响应特征，以提高分类精度，获取多尺度特征图，所述全局空间自注意力分支用于提取长距离的依赖性特征，以提高定位精度，获取全局特征图； S3、将待分割的图像数据输入到训练好的分割网络模型中，得到目标图像的高精度分割结果; 所述多尺度加权通道注意力分支包括串联的多尺度卷积操作和一个加权通道注意力操作， 所述全局空间自注意力分支包括串联的多个的Transformer注意力块，每个所述Transformer注意力块均包括层归一化模块、多头自注意力MSA、多层感知器MLP和残差模块。

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