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龙图腾网获悉之江实验室;中国科学院信息工程研究所申请的专利一种免锚框的实例人像语义解析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：CN115331254B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-30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：202210203916.1，技术领域涉及：G06V40/10；该发明授权一种免锚框的实例人像语义解析方法是由鲍虎军;李特;操晓春;张三义设计研发完成，并于2022-03-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种免锚框的实例人像语义解析方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种免锚框的实例人像语义解析方法。本发明利用训练集训练实例人像语义解析模型，所述实例人像语义解析模型包括特征提取模块、人物实例检测分支和人物实例细粒度感知分支；所述人物实例细粒度感知分支包括细节保持模块、人体部件上下文编码模块、人物实例解析模块和实例解析结果精炼模块；本发明采用了一个一阶段的基于中心点预测的免锚框检测器用于人物实例边界框位置预测和一个边缘引导的人物实例语义解析模块用于人像语义部件的识别，免锚框的人物检测器不仅继承了像素级设计的优势，且能够有效避免因产生候选边界框引起的超参数敏感性问题；边缘引导的人像语义解析模块能够有效区分不同的人物实例位置和相邻的人像语义类别。

本发明授权一种免锚框的实例人像语义解析方法在权利要求书中公布了：1.一种免锚框的实例人像语义解析方法，其特征在于，包括： 模型训练阶段：获取或生成一训练集，所述训练集中的每一人物图像标注有人物的空间位置信息和每个像素的语义类别信息；利用所述训练集训练实例人像语义解析模型，所述实例人像语义解析模型包括特征提取模块、人物实例检测分支和人物实例细粒度感知分支；所述人物实例细粒度感知分支包括细节保持模块、人体部件上下文编码模块、人物实例解析模块和实例解析结果精炼模块；其中 所述特征提取模块，用于提取所述人物图像的多种不同尺度特征，每一尺度对应一特征图；其中，第i种尺度对应特征图Pi，i＝1～n；n为设定的尺度个数； 针对每一个特征图Pi，将其分别输入并行的人物实例检测分支和人物实例细粒度感知分支，通过人物实例细粒度感知分支预测得到特征图Pi中每个像素点对应的候选框所属的类别；通过人物实例检测分支预测得到特征图Pi中每一像素点对应边界框的中心感知度概率、边界框位置的偏移量； 对于类别为人物的候选框，细节保持模块将其在一设定尺度特征图上进行感兴趣区域对齐池化操作，得到对应人物实例边界框的特征并输入到人体部件上下文编码模块；所述人体部件上下文编码模块包含人体部件上下文金字塔模块和非局部挖掘模块；所述人体部件上下文金字塔模块用于从输入特征中获取人物实例的多尺度上下文信息并发送给所述非局部挖掘模块；所述非局部挖掘模块用于挖掘所输入多尺度上下文信息中的空间位置相关关系并将其输入人物实例解析模块；所述人物实例解析模块用于根据输入特征预测人物实例的像素级语义解析图和边缘信息图；实例解析结果精炼模块，用于根据人物实例解析模块中得到的像素级语义解析图评估解析结果的质量； 其中，训练所述实例人像语义解析模型所采用的损失函数为为人物实例检测分支的损失函数，用于计算人物实例候选框偏移量回归的损失；为人物实例解析模块的损失函数，用于计算人物实例的像素级语义解析图的损失，用于计算人物实例边缘信息图的损失； 为实例解析结果精炼模块的损失函数，Lmiou用于计算人物实例的像素级语义解析图的质量损失，Lmiou-score用于计算人物实例的像素级语义解析图的可信度概率损失；α、β、θ、γ分别为权重系数； 模型应用阶段：对于一待解析的人物图像，利用所述特征提取模块提取所述待解析的人物图像的多种不同尺度特征并将其输入到所述人物实例检测分支得到所述待解析的人物图像中每个人物实例的像素级解析结果。

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