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龙图腾网恭喜南开大学申请的专利一种基于尺度感知注意力的半监督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：CN115661463B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-20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：202211432720.6，技术领域涉及：G06V10/26；该发明授权一种基于尺度感知注意力的半监督语义分割方法是由刘新慧;王恺;李涛设计研发完成，并于2022-11-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于尺度感知注意力的半监督语义分割方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于尺度感知注意力的半监督语义分割方法，包括以下步骤：获取多目标语义分割数据集，对有像素级标签数据和无像素级标签数据进行预处理，利用有像素级标签数据划分的训练集训练尺度感知注意力网络；获取训练集中每张图像的尺度重要性以及目标分割结果的尺度分布，训练可信度预测模型；将无像素级标签数据输入尺度感知注意力网络，输出得到尺度重要性以及伪标签；利用训练好的可信度预测模型对伪标签的可信度进行预测；根据预测出的可信度对伪标签进行筛选，扩充训练集并重新训练尺度感知注意力网络。本发明利用尺度注意力模块动态分配不同尺度特征的权重，并利用无像素级标签的图像进一步提高多尺度目标语义分割的效果。

本发明授权一种基于尺度感知注意力的半监督语义分割方法在权利要求书中公布了：1.一种基于尺度感知注意力的半监督语义分割方法，其特征在于：包括以下步骤： 步骤1：获取多目标语义分割数据集，对有像素级标签数据和无像素级标签数据进行预处理，将预处理的有像素级标签数据划分为训练集和测试集，对训练集中的图片进行扩充； 步骤2：利用扩充后的所述训练集训练尺度感知注意力网络，在交叉熵损失函数的指导下输出得到分割结果图，所述尺度感知注意力网络包含依次连接的编码器-解码器结构、多尺度特征连接模块和尺度注意力模块； 所述尺度注意力模块包含一条空间路径和一条通道路径，对输入的多尺度特征在空间和通道两个维度上进行动态调整，为不同尺度的特征分配不同的权重； 步骤3：利用步骤2的训练好的所述尺度感知注意力网络，获取训练集中每张图像的尺度重要性以及目标分割结果的尺度分布，训练可信度预测模型，所述可信度预测模型在均方误差损失函数的指导下输出得到标签的可信度； 步骤4：将预处理的无像素级标签数据输入步骤2的训练好的尺度感知注意力网络，输出得到每一张无标签图像的尺度重要性以及对应的伪标签； 步骤5：统计无标签图像的伪标签的目标分割结果的尺度分布，并和无标签图像的尺度重要性一起输入所述可信度预测模型，预测得到每张无标签图像的伪标签的可信度； 步骤6：根据预测出的可信度对伪标签进行筛选，划分为可靠伪标签和不可靠伪标签，可靠伪标签对应的无标签图像构成可靠的伪标签图像集，不可靠伪标签对应的无标签图像构成不可靠的伪标签图像集； 利用可靠的伪标签图像集扩充训练集，并重新训练步骤2的训练好的尺度感知注意力网络； 不可靠的伪标签图像集输入重新训练的尺度感知注意力网络，生成对应的伪标签，构成可靠的伪标签数据集； 步骤7：利用可靠的伪标签数据集再次扩充训练集，并再次训练步骤6的重新训练好的尺度感知注意力网络，得到最终的尺度感知注意力网络。

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