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龙图腾网恭喜中国航空发动机研究院申请的专利一种多层次语义分割方法、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：CN116452810B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-22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：202310456951.9，技术领域涉及：G06V10/26；该发明授权一种多层次语义分割方法、装置、电子设备及存储介质是由童辉;陈伟夫;侯明;陈名明;史慧楠;郭超;吴强;于爽;柳思源;张文博;汪邦军;夏姣辉;林勇设计研发完成，并于2023-04-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种多层次语义分割方法、装置、电子设备及存储介质在说明书摘要公布了：本公开涉及一种多层次语义分割方法、装置、电子设备及存储介质，上述方法包括:获取待处理图像集；获取待处理图像集中各个待处理图像的多类别标签；提取各个待处理图像的特征图，将特征图输入图像分割网络的分类头中，获得待处理图像中各个部分对应的标签信息；将多类别标签和标签信息输入到多层次结构化损失函数，得到第一损失值；并将多类别标签和标签信息输入到三元组损失函数，得到第二损失值；基于第一损失值和第二损失值更新分类头，获得训练后的预设模型，并将训练后的预设模型作为深度分层实时语义分割模型；将待分割图像输入到深度分层实时语义分割模型，获得待分割图像的分割结果。解决图像分割结果整体精度不高的技术问题。

本发明授权一种多层次语义分割方法、装置、电子设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种多层次语义分割方法，其特征在于，所述方法包括：获取待处理图像集；获取所述待处理图像集中各个待处理图像的多类别标签；其中，所述各个待处理图像包括多个对象，每个对象对应一个类别标签；提取所述各个待处理图像的特征图，将所述特征图输入图像分割网络的分类头中，获得所述待处理图像中各个部分对应的标签信息；将所述多类别标签和所述标签信息输入到多层次结构化损失函数，得到第一损失值；并将所述多类别标签输入到三元组损失函数，得到第二损失值；基于所述第一损失值和所述第二损失值更新所述分类头，获得训练后的预设模型，并将所述训练后的预设模型作为深度分层实时语义分割模型；将待分割图像输入到所述深度分层实时语义分割模型，获得所述待分割图像的分割结果；其中，将所述特征图输入图像分割网络的分类头中，获得所述待处理图像中各个部分对应的标签信息，包括：将所述特征图输入图像分割网络的分类头中，对所述待处理图像中每个像素点计算多标签分类得分：M＝σNhF其中，Nh：表示分层语义分割网络的分类头，σ：表示激活函数，F：表示特征图，M：表示输出的多标签二分类得分图；将所述多类别标签和所述标签信息输入到多层次结构化损失函数，得到第一损失值，包括：在所述多标签分类得分的基础上，根据所述多层次结构中父子节点之间的关系更新得分，并计算所述多层次结构化损失函数： 其中，Gt：表示多类别标签中第t类的真实值，Ma：表示多标签二分类得分图中第t类的先辈节点位置的得分，Mc：表示多标签二分类得分图中第t类的后代节点位置的得分，a：表示第t类的先辈节点位置，c：表示第t类的后代节点位置； 其中，Mi，j，t∈0，1：多标签二分类得分图的i，j位置像素的第t类分类得分；Gi，j，t∈{0，1}：像素i，j对应的标签Gi，j中第t类的真实值；w、h：图像的宽和高；|T|：多层次结构的节点数量，Pi，j，t∈{0，1}：表示空间中位置为i,j的像素点对第t类的预测得分，Mi，j，a：表示空间中位置为i,j的像素点的先辈节点的得分，Mi,j，c：代表空间中位置为i,j的像素点的后代节点的得分；在所述多层次结构化损失函数的基础上增加调节因子，计算所述第一损失值L3： 其中，λ：表示调节调节因子，λ≥0；Gi,j,t∈{0,1}：像素i,j对应的标签Gi，j中第t类的真实值；w、h：图像的宽和高；|T|：多层次结构的节点数量，Pi，j，t∈{0,1}：表示空间中位置为i,j的像素点对第t类的预测得分，Mi，j，a：表示空间中位置为i,j的像素点的先辈节点的得分，Mi，j，c：代表空间中位置为i,j的像素点的后代节点的得分。

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