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龙图腾网恭喜浙江大学申请的专利基于级联决策和交互标注自提升的弱监督语义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：CN114463543B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-01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：202210087653.2，技术领域涉及：G06V10/26；该发明授权基于级联决策和交互标注自提升的弱监督语义分割方法是由缪佩翰;励雪巍;李玺设计研发完成，并于2022-01-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于级联决策和交互标注自提升的弱监督语义分割方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于级联决策和交互标注自提升的弱监督语义分割方法。具体包括如下步骤：获取目标域数据集和网络域数据集；利用目标域数据集在现有弱监督语义分割网络训练框架上训练得到目标域分割网络；目标域分割网络对网络域数据集进行推断，得到每张网络图像分割结果的像素点集合，并进行数据清洗，获得单类标签网络数据集和多类标签网络数据集；利用获得的数据集在弱监督语义分割网络训练框架上训练得到网络域分割网络；目标域分割网络、网络域分割网络和已有显著性目标检测网络对目标域数据集进行推断，得到目标域像素级掩膜、网络域像素级掩膜和显著性图来级联决策得到最终像素级掩膜；利用最终像素级掩膜监督训练得到最终分割网络。

本发明授权基于级联决策和交互标注自提升的弱监督语义分割方法在权利要求书中公布了：1.一种基于级联决策和交互标注自提升的弱监督语义分割方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、获取目标域数据集和网络域数据集；S2、利用目标域数据集在弱监督语义分割网络训练框架上训练得到目标域分割网络；S3、利用目标域分割网络对网络域数据集进行推断，得到每张网络图像分割结果的像素点集合，并进行数据清洗，获得单类标签网络数据集和多类标签网络数据集；S4、利用单类标签网络数据集和多类标签网络数据集在弱监督语义分割网络训练框架上训练得到网络域分割网络；S5、利用目标域分割网络、网络域分割网络和显著性目标检测网络各自对目标域数据集进行推断，分别得到目标域像素级掩膜、网络域像素级掩膜和显著性图，并将目标域像素级掩膜、网络域像素级掩膜和显著性图通过级联决策得到最终像素级掩膜；S6、利用最终像素级掩膜监督训练语义分割网络从而得到最终分割网络，并利用最终分割网络对目标图像进行分割。

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