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龙图腾网获悉电子科技大学;成都奇恩生物科技有限公司申请的专利一种基于特征金字塔的轻量化语义图像翻译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：CN117036729B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-16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：202310615254.3，技术领域涉及：G06V10/44；该发明授权一种基于特征金字塔的轻量化语义图像翻译方法是由解梅;仲家栋;马欣;公衍翔设计研发完成，并于2023-05-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于特征金字塔的轻量化语义图像翻译方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于特征金字塔的轻量化语义图像翻译方法，涉及计算机图像处理技术领域。本发明将特征金字塔应用于生成对抗网络的生成器，产生若干个层次不同的特征图，数量由输入图像的尺度决定，使得不同尺度的图片使用不同的特征，大幅减少生成器的参数量。在基于分块生成对抗网络的判别器中引入权重化分支，并改进了训练的损失函数，使得训练正常进行、保证生成图像与真实图像匹配并提高了输出图像的质量。采用本发明对语义图像进行翻译，可以生成更加真实、质量更高的自然场景图片，并且网络规模较小，更加轻量化，能够在较低硬件条件下运行，可以适应更加丰富的实际生产环境。

本发明授权一种基于特征金字塔的轻量化语义图像翻译方法在权利要求书中公布了：1.一种基于特征金字塔的轻量化语义图像翻译方法，其特征在于，包括下列步骤： 步骤1，构建语义图像翻译网络模型； 所述语义图像翻译网络模型包括：生成网络和判别网络； 其中，生成网络包括编码器、解码器和特征图融合模块； 编码器基于特征金字塔方式输出若干层次不同的特征图，所输出的各层次的特征图按照特征图尺度呈金字塔结构，且不同层次的特征图会包含不同的语义信息，定义编码器输出的特征图的层次数量为M； 解码器包括M条解码分支，每一条解码分支的输入为编码器输出的一层特征图，各条解码分支用于对输入的特征图进行特征编码处理并输出相同尺寸的特征图；每条解码分支的网络结构相同，依次包括若干个残差网络和若干个反卷积运算模块； 特征图融合模块的输入为各条解码分支的输出，用于将输入的M个特征图融合后转换为指定尺寸的生成图像； 判别网络包括权重化分支、分块生成对抗网络分支和第二融合模块，其中，权重化分支的和分块生成对抗网络分支的输入均为特征图融合模块输出的生成图像；分块生成对抗网络分支用于按照指定的分块尺寸对输入图像进行分块，再基于各分块的内容生成对应的分块特征；权重化分支基于与分块生成对抗网络分支相同的分块方式对对输入图像进行分块，再基于各分块的内容生成各分块的权重；然后将权重化分支与分块生成对抗网络分支的输出通过哈达玛积运算后得到第二生成图像并输入第二融合模块，第二融合模块用于输出第二生成图像与生成网络的输入图像所对应的真实图像之间的真假判别结果； 步骤2，基于训练图像集对语义图像翻译网络模型进行深度学习训练，当满足预置的训练结束条件时停止，基于训练后的生成网络得到语义图像翻译器； 在语义图像翻译网络模型的深度学习训练过程中，生成网络和判别网络交替训练，所述生成网络在训练时采用的损失为平均绝对误差损失、特征匹配损失和全变分损失的加权和。

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