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龙图腾网恭喜中国航空发动机研究院申请的专利一种语义分割方法、装置、电子设备及存储介质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：CN116452811B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-29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：202310457525.7，技术领域涉及：G06V10/26；该发明授权一种语义分割方法、装置、电子设备及存储介质是由童辉;回彦弘;史慧楠;侯明;安浩俊;郭超;吴强;于爽;柳思源;张文博;汪邦军;夏姣辉;林勇设计研发完成，并于2023-04-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种语义分割方法、装置、电子设备及存储介质在说明书摘要公布了：本公开涉及一种语义分割方法、装置、电子设备及存储介质，上述方法包括:获取待处理图像集，提取待处理图像集中各个待处理图像的特征图，并基于二值交叉熵损失值获得特征图的初步类激活图。基于特征图和每个类别对应的初步类激活图，获得类别特征图。获取类别特征图的单标签多类别分类结果的损失值，基于二值交叉熵损失值与单标签多类别分类结果的损失值，获得特征图的类重新激活图，并基于类重新激活图，获得待处理图像中各个像素的伪标签。本公开示例性实施例的方法可以节省标注成本，提高图像分割性能，解决图像类别无法与特征信息对应区域实现关联关系，导致图像分割不够准确的问题。

本发明授权一种语义分割方法、装置、电子设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种语义分割方法，其特征在于，所述方法包括：获取待处理图像集；提取所述待处理图像集中各个待处理图像的特征图，并基于二值交叉熵损失值获得所述特征图的初步类激活图；其中，基于所述特征图，获得多标签分类结果，所述多标签分类结果为：s＝σF1Pfx其中，σ表示sigmoid激活函数，P表示全局平均池化，fx表示特征图，F1表示第一全连接层；基于所述多标签分类结果，计算所述二值交叉熵损失值，所述二值交叉熵损失值为： 其中，s[n]表示第n类的分类得分，N表示数据集中的前景总个数，l[n]∈{0，1}表示第n类的图像级标签，对应图像中存在第n类则为1，反之为0；基于所述二值交叉熵损失值，获得所述特征图的初步类激活图，所述初步类激活图： 其中，表示全连接层F1中第n类的分类权重，Act表示非线性激活函数； 其中，Cnx表示初步类激活图；基于所述特征图和每个类别对应的所述初步类激活图，获得类别特征图；其中包括： 其中，表示元素级相乘，fi表示原特征图fx中第i个通道的子特征图，原特征图fx共有I个通道，[…]表示按通道拼接特征图，Cnx表示初步类激活图，fnx表示第n类的类别特征图；获取所述类别特征图的单标签多类别分类结果的损失值；其中包括：s′n＝softmaxF2Pfnx其中，sn′[n]表示s′n中的第n个元素值，即第n类的分类得分，F2表示第二全连接层，P表示全局平均池化，fnx表示第n类的类别特征图；所述单标签多类别分类结果的损失值为： 其中，l[n]∈{0，1}表示第n类的图像级标签，对应图像中存在第n类则为1，反之为0，图像中总共N个类；sn′[n]表示s′n中的第n个元素值，即第n类的分类得分；基于所述二值交叉熵损失值与所述单标签多类别分类结果的损失值，获得所述特征图的类重新激活图；其中，基于所述二值交叉熵损失值与所述单标签多类别分类结果的损失值，获得整体损失值；根据整体损失值优化所述第一全连接层和所述第二全连接层的权重，并计算通道权重： 其中，表示元素级相加，表示第一全连接层中类别n对应的权重，表示第二全连接层中类别n对应的权重，表示通道权重；基于所述通道权重与所述特征图，获得所述类重新激活图： 其中，表示通道权重，Act表示非线性激活函数，fx表示特征图，表示第n类的类重新激活图；基于所述类重新激活图，获得所述待处理图像中各个像素的伪标签；获得包含所述伪标签的待处理图像；将所述包含所述伪标签的待处理图像输入到预设模型中，获得训练后的预设模型，并将所述训练后的预设模型作为语义分割模型。

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