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龙图腾网恭喜杭州海康威视数字技术股份有限公司申请的专利图像实例分割方法、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：CN114596436B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-06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：202210136807.2，技术领域涉及：G06V10/26；该发明授权图像实例分割方法、装置、电子设备及存储介质是由喻晓东设计研发完成，并于2022-02-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本图像实例分割方法、装置、电子设备及存储介质在说明书摘要公布了：本申请实施例提供了图像实例分割方法、装置、电子设备及存储介质，以实现图像实例分割，可以利用查询向量和Transformer网络，对待处理图像的特征进行有差别的提取和聚合，预设查询向量的数量大于待处理图像中实例的数量，从而待处理图像中的每一个对象实例均能够得到其独特的特征；基于此特征，可以通过增预测网络来对物体的类别和分割掩模进行预测，动态Transformer中的参数由预测网络输出，动态自适应进行参数配置，从而对于每一个物体实例可以对应生成其分割掩模，实现了端到端的图像实例分割，可以直接应用到目标检测与实例分割的混合任务场景中。

本发明授权图像实例分割方法、装置、电子设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种图像实例分割方法，其特征在于，包括：获取待处理图像及多个预设查询向量，其中，所述预设查询向量的数量大于所述待处理图像中实例的数量；将所述待处理图像输入到预先训练的深度学习模型的第一神经网络中，得到所述待处理图像的第一图像特征；将所述第一图像特征及各所述预设查询向量输入到所述深度学习模型的第一Transformer网络中，得到第二图像特征及多个实例特征，其中，所述实例特征的数量与所述预设查询向量的数量相同；将所述实例特征输入到所述深度学习模型的预测网络中，分别得到各所述实例特征的分类结果及动态参数；分别利用各所述动态参数对所述深度学习模型的动态Transformer网络进行参数配置，得到多个第二Transformer网络，其中，所述第二Transformer网络的数量与所述预设查询向量的数量相同；基于所述第二图像特征及各所述第二Transformer网络，得到所述待处理图像的实例分割结果；其中，所述深度学习模型的第一Transformer网络包括编码器及解码器；所述将所述第一图像特征及各所述预设查询向量输入到所述深度学习模型的第一Transformer网络中，得到第二图像特征及多个实例特征，包括：利用所述第一Transformer网络的编码器对所述第一图像特征进行编码，得到第二图像特征；将所述第二图像特征及各所述预设查询向量输入到所述第一Transformer网络的解码器中，得到多个实例特征。

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