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龙图腾网获悉南方科技大学申请的专利图像分割方法、图像分割装置、电子设备及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：CN116740075B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-13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：202310431319.9，技术领域涉及：G06T7/10；该发明授权图像分割方法、图像分割装置、电子设备及存储介质是由唐晓颖;林立;刘翼翔;吴洁伟设计研发完成，并于2023-04-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本图像分割方法、图像分割装置、电子设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种图像分割方法、图像分割装置、电子设备及存储介质，应用于图像处理领域，包括：获取本地参数和来自服务器的全局参数、个性化参数；根据全局参数对全局模型进行初始化；判断是否进行自适应头部聚合，生成聚合参数，通过聚合参数对个性化模型进行初始化；对全局模型和个性化模型进行本地训练，得到图像分割模型，将图像分割模型上传至服务器；根据更新后的全局参数和个性化参数对图像分割模型进行迭代训练，直至最后一轮迭代训练得到的图像分割模型达到收敛状态。本申请通过自适应头部聚合对个性化模型进行初始化，能够有效地整合多个客户端模型的共同知识和本地客户端模型的独特知识，促进个性化建模，提高图像分割模型的性能。

本发明授权图像分割方法、图像分割装置、电子设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种图像分割方法，其特征在于，应用于第一客户端，所述第一客户端与服务器连接，所述图像分割方法包括： 获取本地参数和来自于所述服务器的全局参数、个性化参数； 根据所述全局参数对全局模型进行初始化； 根据当前迭代训练轮次和预设轮次的比较结果，判断是否对所述本地参数和所述个性化参数进行自适应头部聚合，以生成聚合参数，并通过所述聚合参数对个性化模型进行初始化； 对初始化后的所述全局模型和所述个性化模型进行本地训练，得到图像分割模型，并将所述图像分割模型上传至所述服务器，以使所述服务器对所述全局参数和所述个性化参数进行更新； 根据更新后的所述全局参数和所述个性化参数对所述图像分割模型进行新一轮的迭代训练，直至最后一轮迭代训练得到的所述图像分割模型达到收敛状态； 将待分割图像输入到达到收敛状态的所述图像分割模型，得到所述待分割图像的分割结果； 其中，所述根据当前迭代训练轮次和预设轮次的比较结果，判断是否对所述本地参数和所述个性化参数进行自适应头部聚合，以生成聚合参数，包括： 获取当前迭代训练轮次； 当当前迭代训练轮次小于预设轮次时，将所述本地参数作为聚合参数； 当当前迭代训练轮次等于预设轮次时，获取权重矩阵，对所述权重矩阵、所述个性化参数和所述本地参数进行多次自适应头部聚合，得到聚合参数； 当当前迭代训练轮次大于预设轮次时，获取所述权重矩阵，对所述权重矩阵、所述个性化参数和所述本地参数进行单次自适应头部聚合，得到聚合参数。

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