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龙图腾网恭喜深圳大学申请的专利一种图像分割模型的训练方法及相关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：CN113989501B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-03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：202111236105.3，技术领域涉及：G06V10/26；该发明授权一种图像分割模型的训练方法及相关装置是由倪东;黄晓琼;杨鑫;刘振东设计研发完成，并于2021-10-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种图像分割模型的训练方法及相关装置在说明书摘要公布了：本申请公开了一种图像分割模型的训练方法及相关装置，方法包括对测试图像集中的测试图像进行数据增强得到若干增强测试图像；通过预分割模型确定测试图像的预测概率图及各增强测试图像的预测概率图，并基于各预测概率图确定母版概率图；基于母版概率图确定若干最大联合掩码图并基于若干最大联合掩码图确定伪标签；基于各伪标签微调分割模型的模型参数，以得到图像分割模型。本申请通过自我监督学习方来在线调节分割模型，并使用测试时期数据增强的方式来生成可靠的伪标签来驱动分割模型的在线学习，并根据伪标签的一致性程度来动态地停止学习，从而可以提高图像分割模型的模型性能以及泛化程度。

本发明授权一种图像分割模型的训练方法及相关装置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，所述的训练方法包括：对测试图像集中的测试图像进行数据增强，以得到若干增强测试图像；通过预训练的分割模型确定所述测试图像的预测概率图及各增强测试图像的预测概率图；分别对各增强测试图像各自对应的预测概率图进行逆增强操作，以得到各增强测试图像各自对应的候选测试概率图；将各候选测试概率图以及所述测试图像对应的预测概率图相加以得到母版概率图；选取若干预设阈值，其中，若干预设阈值包括小于预测概率图的数量的所有整数；对于每个预设阈值，获取所述母版概率图中的各像素的像素值与所述预设阈值的差值中的最大差值，并基于所述最大差值与1中的最小值生成所述预设阈值对应的最大联合掩码图，以得到若干最大联合掩码图；基于若干最大联合掩码图确定所述测试图像和各增强测试图像的伪标签；基于各伪标签微调所述分割模型，并继续执行对测试图像集中的测试图像进行数据增强的步骤直至满足微调结束条件，以得到图像分割模型。

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