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龍圖騰網獲悉合肥市正茂科技有限公司申請的專利基于加權對比網絡半監督語義分割和模型訓練方法及裝置獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN120259673B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-22發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202510733789.X，技術領域涉及：G06V10/26；該發明授權基于加權對比網絡半監督語義分割和模型訓練方法及裝置是由周鵬鵬;沈翰偉;陳偉偉;陳瑞寧;宋廷好;王見知;張秀設計研發完成，并于2025-06-04向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于加權對比網絡半監督語義分割和模型訓練方法及裝置在說明書摘要公布了：本申請涉及語義分割技術領域，具體涉及一種基于加權對比網絡半監督語義分割和模型訓練方法及裝置。訓練方法包括：獲取含有目標物體的有標簽圖像集和對應的標簽集，以及含有目標物體且無標簽的無標簽圖像集；將有標簽圖像集分別輸入至第一分支的第一基礎網絡和第二分支的第二基礎網絡，對應得到第一目標掩碼集和第二目標掩碼集；將無標簽圖像集輸入第一基礎網絡、第二基礎網絡、第一增強網絡和第二增強網絡，對應得到第三目標掩碼集、第四目標掩碼集、第一增強偽標簽集和第二增強偽標簽集；基于總差異度調整第一基礎網絡、第二基礎網絡的參數，以完成語義分割模型的訓練。改善了現有技術由于樣本類別不均衡導致性能不佳的問題。

本發明授權基于加權對比網絡半監督語義分割和模型訓練方法及裝置在權利要求書中公布了：1.一種基于加權對比網絡半監督語義分割模型訓練方法，其特征在于，所述訓練方法包括： 獲取含有目標物體的有標簽圖像集和對應的標簽集，以及含有目標物體且無標簽的無標簽圖像集；其中，無標簽圖像的數量遠大于有標簽圖像的數量； 將所述有標簽圖像集分別輸入至第一分支的第一基礎網絡和第二分支的第二基礎網絡，對所述有標簽圖像集中的目標物體進行語義分割，對應得到第一目標掩碼集和第二目標掩碼集；其中，所述第一分支包括第一基礎網絡和第一增強網絡，所述第二分支包括第二基礎網絡和第二增強網絡，且所述第一增強網絡、所述第二增強網絡、所述第一基礎網絡、所述第二基礎網絡的結構相同但初始參數不同； 將所述無標簽圖像集分別輸入至所述第一基礎網絡、所述第二基礎網絡、所述第一增強網絡和所述第二增強網絡，對所述無標簽圖像集中的目標物體進行語義分割，對應得到第三目標掩碼集、第四目標掩碼集、第一增強偽標簽集和第二增強偽標簽集； 分別計算所述第一目標掩碼集、所述第二目標掩碼集與所述標簽集的差異度、所述第三目標掩碼集與所述第二增強偽標簽集的差異度、所述第四目標掩碼集與所述第一增強偽標簽集的差異度，得到總差異度； 基于總差異度調整第一基礎網絡、第二基礎網絡的參數，以完成語義分割模型的訓練；其中，所述語義分割模型包括訓練好的第一基礎網絡和或第二基礎網絡； 計算所述第三目標掩碼集與所述第二增強偽標簽集的差異度，包括： 確定所述第二增強偽標簽集中各個第二增強偽標簽的類別； 計算每一類第二增強偽標簽占所述第二增強偽標簽集中所有第二增強偽標簽的類別比例： 針對所述第二增強偽標簽集中每一類第二增強偽標簽：計算所述第三目標掩碼集與該類第二增強偽標簽之間的第一半監督差異度； 基于類別比例對第一半監督差異度進行加權，得到最終的差異度。

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