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龙图腾网获悉中南大学申请的专利图像分割方法、训练方法、装置、设备及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：CN120125548B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-27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：202510217030.6，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权图像分割方法、训练方法、装置、设备及介质是由奎晓燕;颜浩楠;邹北骥;李钦松;司伟鑫;刘军;李阳;梁伟设计研发完成，并于2025-02-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本图像分割方法、训练方法、装置、设备及介质在说明书摘要公布了：本申请提出一种图像分割方法、训练方法、装置、设备及介质，在编码和解码之间的跳跃连接中，基于窗口机制，进行特征图划分，再进行窗口内融合局部特征的第一特征图计算，以及窗口间融合全局特征的第二特征图计算，拼接第一特征图与第二特征图得到融合特征图以解码输出，这样，采用低开销的窗口内和窗口间特征计算，避免了计算每对图节点之间的特征相似性，从而降低了整体计算复杂度，扩展了适用性。

本发明授权图像分割方法、训练方法、装置、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种图像分割模型的训练方法，其特征在于，所述训练方法包括： 获得训练数据，所述训练数据包括：待分割图像以及图像分割结果；以及 利用所述训练数据，对所述图像分割模型进行训练， 其中，所述图像分割模型包括：编码部分、解码部分、位于所述解码部分处理后端的输出部分，以及位于所述编码部分与所述解码部分之间的跳跃连接部分， 所述编码部分用于从所述待分割图像获得多尺度特征图； 所述跳跃连接部分用于对至少一尺度特征图，以预定大小窗口进行第一划分，得到一级特征图；对所述一级特征图进行第二划分，得到二级特征图；对所述二级特征图进行自注意力计算，得到融合局部特征的第一特征图；对所述一级特征图进行图卷积操作，得到融合全局特征的第二特征图；以及，拼接所述第一特征图与所述第二特征图，得到融合特征图以输出至所述解码部分， 所述跳跃连接部分还用于： 对各所述尺度特征图所对应的融合特征图，以相同通道维数，在空间维度上进行拼接，得到空间维度上的节点集和节点特征图； 以相邻尺度节点之间的关系作为边，构建所述节点集对应的图表示； 对所述图表示进行图卷积操作，得到反映不同尺度的所述融合特征图之间相关性的节点特征表示；以及 将所述节点特征表示以各尺度进行还原，并与对应所述融合特征图进行拼接，得到拼接特征图输出至所述解码部分。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人中南大学，其通讯地址为：410083 湖南省长沙市岳麓区麓山南路932号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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