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龙图腾网恭喜山东科技大学申请的专利一种基于CLIP的单阶段零样本语义分割方法和装置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：CN119693649B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-25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：202510205619.4，技术领域涉及：G06V10/26；该发明授权一种基于CLIP的单阶段零样本语义分割方法和装置是由封乃丹;李林传;高孟琪;王智慧设计研发完成，并于2025-02-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于CLIP的单阶段零样本语义分割方法和装置在说明书摘要公布了：本申请提供一种基于CLIP的单阶段零样本语义分割方法和装置，属于计算机视觉和深度学习相关技术领域，引入特征自校准模块，通过对图像编码器的特征重新校准，提升模型对前景对象局部细节的关注能力，从而解决局部细节丢失的问题，使模型能够更好地处理精细化任务；通过设计独立的文本‑图像解码器对齐中间层的视觉特征与文本嵌入，从而充分利用中间层的丰富特征，提升模型的表达能力；通过采用级联式特征融合方法，实现中间层和最后一层视觉特征的有效融合，避免了特征相关性被破坏的问题，并显著提升模型的跨模态对齐能力；通过深度交叉视觉提示调整缓解过拟合问题，利用交叉注意机制促进预训练标记与提示标记的交互以增强对未见类别的适应能力。

本发明授权一种基于CLIP的单阶段零样本语义分割方法和装置在权利要求书中公布了：1.一种基于CLIP的单阶段零样本语义分割方法，用于计算机视觉处理，其特征在于，所述基于CLIP的单阶段零样本语义分割方法包括：S1、将输入图像分割为固定大小的补丁并送入预训练的CLIP图像编码器，通过深度交叉视觉提示调整模块，计算补丁标记与提示标记的交叉注意，并将结果整合到视觉特征中，生成适应未见类别的增强特征；S2、将文本编码器生成的类别嵌入与图像编码器生成的全局特征和分类特征一起送入关系描述模块，关系描述模块通过多层次特征对齐生成多层次分类特征，进一步输入至对应阶段的解码器中，完成视觉-文本特征的对齐处理和增强处理；S3、在每个解码器中引入特征自校准模块和邻域高斯聚合模块，分别优化全局背景提取和局部特征校准，在增强对前景目标的关注的同时减小噪声对特征提取的干扰；S4、采用级联解码器框架对图像编码器输出的特定区块进行分阶段特征提取，每个阶段使用独立解码器，将视觉特征与文本嵌入对齐，通过特征融合逐步生成多级分割掩码；S5、将逐层生成的分割掩码整合形成最终的分割结果，其中，输出的分割结果包含前景物体类别及其像素级位置分布。

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