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龙图腾网恭喜中南大学;华中农业大学申请的专利一种利用深度迁移学习进行图像分割处理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：CN113962977B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-21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：202111267998.8，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种利用深度迁移学习进行图像分割处理方法和装置是由黄岚;谭黎明;刘锋;李伟夫;李文祎设计研发完成，并于2021-10-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种利用深度迁移学习进行图像分割处理方法和装置在说明书摘要公布了：本申请公开了一种利用深度迁移学习进行图像分割处理方法和装置，该方法包括：获取第一温度下的金属微观组织图像；使用第一训练集的每张图像训练分割模型，其中，使用每张图像训练每一轮之后均使用验证集对此次训练进行验证，得到此轮训练后的分割模型的评价指标；根据每轮的评价指标选择最优的模型，并获取最优的模型对应的模型参数；使用模型参数构建新的分割模型；使用第二温度下的金属微观组织图像作为第二训练集对新的分割模型进行调整；使用调整后的新的分割模型进行预测得到预测结果。通过本申请解决了现有技术中训练集图像少导致模型预测效果差的问题，从而提高了模型的预测效果。

本发明授权一种利用深度迁移学习进行图像分割处理方法和装置在权利要求书中公布了：1.一种利用深度迁移学习进行图像分割处理方法，其特征在于，包括：获取第一温度下的金属微观组织图像，其中，所述金属微观组织图像均带有标签，所述金属微观组织图像至少被分为第一训练集和验证集；使用所述第一训练集的每张图像训练分割模型，其中，使用每张图像训练每一轮之后均使用验证集对此次训练进行验证，得到此轮训练后的分割模型的评价指标；根据每轮的评价指标选择最优的模型，并获取最优的模型对应的模型参数；使用所述模型参数构建新的分割模型，所述分割模型的构建基于U-net的分割网络结构，是一个典型的全卷积神经网络，具有典型的编码器和解码器结构，编码器对图像进行深度特征提取，池化层对特征图进行下采样，然后解码器对特征图进行上采样，重建分割结果，U-net还增加了编码器和解码器之间的跳跃连接，每个编码器层包含两个卷积层和一个最大池化层，每个解码器层包含一个上采样层和两个卷积层，同时每个编码器第二个卷积层的输出通过跳跃连接和同层解码器上采样后的输出联接起来，最后通过‘Sigmoid’激活函数将最后一个解码器的输出映射到0-1之间作为分割输出结果；使用第二温度下的金属微观组织图像作为第二训练集对所述新的分割模型进行调整；使用调整后的新的分割模型进行预测得到预测结果。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人中南大学;华中农业大学，其通讯地址为：410083 湖南省长沙市岳麓山左家垅；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。