中国科学院大学苏荔获国家专利权
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龙图腾网获悉中国科学院大学申请的专利一种基于增强语义分割头的级联实例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：CN116109819B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-05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：202210461048.7，技术领域涉及：G06V10/26；该发明授权一种基于增强语义分割头的级联实例分割方法是由苏荔;黄薛蓉;李国荣;卿来云;黄庆明设计研发完成，并于2022-04-28向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于增强语义分割头的级联实例分割方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于增强语义分割头的级联实例分割方法，包括以下步骤：提取图像的多尺度特征，融合多尺度特征获得单一尺度特征；根据单一尺度特征获得语义分割特征；根据语义分割特征和多尺度特征进行实例分割，获得图像中的单个实例，其中，语义分割特征由transformer模型、卷积网络模型融合获得。本发明提供的基于增强语义分割头的级联实例分割方法，提升了语义分割特征的可分辨性，提高了实例的准确性。
本发明授权一种基于增强语义分割头的级联实例分割方法在权利要求书中公布了：1.一种基于增强语义分割头的级联实例分割方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、提取图像的多尺度特征，融合多尺度特征获得单一尺度特征； S2、根据单一尺度特征获得语义分割特征； S3、根据语义分割特征和多尺度特征进行实例分割，获得图像中的单个实例； 在S2中，将单一尺度特征输入增强语义分割头，由增强语义分割头输出语义分割特征，所述卷积网络模型为FCN, 所述增强语义分割头包括分割模型、transformer模型、卷积网络模型和卷积层， 其中，所述分割模型用于将输入的单一尺度特征分割为多个块，将每个分割块输入transformer模型， transformer模型根据输入的单一尺度特征分割块生成全局上下文特征x 卷积网络模型根据输入的单一尺度特征生成空间上下文特征x 将全局上下文特征x与空间上下文特征x融合后，通过卷积层生成语义分割特征。
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