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龙图腾网恭喜中国矿业大学申请的专利一种基于元学习与伪标签策略的增量语义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：CN116030254B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-08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：202310047569.2，技术领域涉及：G06V10/26；该发明授权一种基于元学习与伪标签策略的增量语义分割方法是由周勇;刘浩;刘兵;阿卜杜穆塔利布·埃尔·萨迪克设计研发完成，并于2023-01-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于元学习与伪标签策略的增量语义分割方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于元学习与伪标签策略的增量语义分割方法，包括：建立模型；表征训练，在每个增量步开始阶段，冻结除了特征提取器外的其他网络结构，利用临时分割头训练特征提取器；知识连接，仅更新掩码生成器与分割头的参数，冻结其他结构的参数，特征提取器提取训练数据的特征，掩码生成器生成掩码对语义分割网络进行分割；知识更新，利用元学习策略训练共享知识库，更新参数，进而获取可重复使用的知识以面对新任务；知识巩固，再次对掩码生成器与分割头进行训练，以巩固共享知识库中的新知识。本发明采用元学习算法可缓解模型对旧任务的遗忘，采用伪标签策略可解决背景类语义漂移问题。

本发明授权一种基于元学习与伪标签策略的增量语义分割方法在权利要求书中公布了：1.一种基于元学习与伪标签策略的增量语义分割方法，其特征在于，包括以下步骤：S1，建立模型，模型包括掩码生成模块和语义分割网络，所述掩码生成模块包括特征提取器与掩码生成器，所述特征提取器从图像中提取特征，所述掩码生成器将特征作为输入，生成一组任务相关的掩码，用于查询和选择所述语义分割网络的相关权重以解决相应任务；所述语义分割网络包括共享知识库与分割头，结合元学习方法与所述掩码生成器对所述语义分割网络进行训练，训练过程中，结合旧模型的输出为训练集生成伪标签；S2，表征训练，在每个增量步开始阶段，冻结除了所述特征提取器外的其他网络结构，利用临时分割头训练所述特征提取器；S3，知识连接，仅更新所述掩码生成器与所述分割头的参数，冻结其他结构的参数；所述特征提取器提取训练数据的特征，所述掩码生成器生成掩码对语义分割网络进行分割；S4，知识更新，利用元学习策略训练所述共享知识库，更新参数，进而获取可重复使用的知识以面对新任务；S5，知识巩固，再次对所述掩码生成器与所述分割头进行训练，以巩固所述共享知识库中的新知识。

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