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龙图腾网恭喜福建帝视信息科技有限公司申请的专利基于轻量级的递归式非局部自注意力的图像分割方法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：CN112132844B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-02-18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：202011261240.9，技术领域涉及：G06V10/26；该发明授权基于轻量级的递归式非局部自注意力的图像分割方法是由聂若峰;浦佳祺;童同;高钦泉设计研发完成，并于2020-11-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于轻量级的递归式非局部自注意力的图像分割方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于轻量级的递归式非局部自注意力的图像分割方法，包括以下步骤:步骤S1:采集人像分割数据，并预处理，得到人像分割数据集；步骤S2:构建基于轻量级的递归式非局部自注意力的图像分割模型；步骤S3:基于人像分割数据集，采用二进制交叉熵损失函数并反向传播损失梯度，并根据预设的训练学习率、优化器与学习率策略，训练至模型收敛；步骤S4:将待测图像进行归一化处理后输入训练后的图像分割模型，得到人像分割图。本发明能够有效实现人像分割，成像效果显著提升。

本发明授权基于轻量级的递归式非局部自注意力的图像分割方法在权利要求书中公布了：1.一种基于轻量级的递归式非局部自注意力的图像分割方法，其特征在于，包括以下步骤:步骤S1:采集人像分割数据，并预处理，得到人像分割数据集；步骤S2:构建基于轻量级的递归式非局部自注意力的图像分割模型；所述基于轻量级的递归式非局部自注意力的图像分割模型包括基础架构及特征提取网络、可分离非局部自注意力模块和输出特征映射模块；所述基础架构及特征提取网络具体为：采用特征金字塔作为基础架构，包括一个骨架网络及多尺度上采样融合层两部分；骨架网络采用ResNeSt结构,多尺度上采样融合层为自顶向下结构，采用上采样、特征图点加和卷积层实现，并以FPN某一阶段特征层作为输出特征层；所述可分离非局部自注意力模块具体为：通过显式方式建模长程特征，获取并处理长程的特征相互依赖关系，进一步融合通过基础架构及特征提取网络的整图级别上下文特征，并将融合重组后的特征送入输出特征映射模块；所述输出特征映射模块是由卷积层、批归一化和非线性激活函数组成的基础块堆叠而成的序贯模块，并最终使用一层卷积将通道数映射为1得到中间结果图，并采用双线性插值放大至输入尺寸，最终使用Sigmoid函数将结果映射至[0,1]区间内；步骤S3:基于人像分割数据集，采用二进制交叉熵损失函数并反向传播损失梯度，并根据预设的训练学习率、优化器与学习率策略，训练至模型收敛；步骤S4:将待测图像进行归一化处理后输入训练后的图像分割模型，得到人像分割图。

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