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龍圖騰網恭喜天津大學申請的專利一種基于可配置上下文路徑的圖像語義分割方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN114663660B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-04-01發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202210361433.4，技術領域涉及：G06V10/26；該發明授權一種基于可配置上下文路徑的圖像語義分割方法是由林迪;陳浩然;馮廷亮;萬亮;馮偉設計研發完成，并于2022-04-07向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于可配置上下文路徑的圖像語義分割方法在說明書摘要公布了：本發明涉及一種基于可配置上下文路徑的圖像語義分割方法，包括下列步驟：對輸入圖像進行特征提取，得到特征圖F；使用長短期記憶網絡LSTM對特征圖F中的每個像素計算Q條上下文路徑，每條上下文路徑包含T個區域，根據Q條上下文路徑，對特征圖F中的每個像素的特征沿著上下文路徑進行傳播，對應得到Q張外觀特征圖，所有的外觀特征圖組成外觀特征圖集合R；對外觀特征圖集合R中的每個像素，根據之前第二步傳播時的Q條上下文路徑進行反向傳播，對應得到Q張增強特征圖，所有的增強特征圖組成增強特征圖集合A；將增強特征圖集合A進行融合，得到語義特征圖Y；優化和訓練神經網絡模型。

本發明授權一種基于可配置上下文路徑的圖像語義分割方法在權利要求書中公布了：1.一種基于可配置上下文路徑的圖像語義分割方法，包括下列步驟：一種基于可配置上下文路徑的圖像語義分割方法，包括下列步驟：第一步，對輸入圖像進行特征提取，得到特征圖F；第二步，使用長短期記憶網絡LSTM對特征圖F中的每個像素計算Q條上下文路徑，每條上下文路徑包含T個區域，根據Q條上下文路徑，對特征圖F中的每個像素的特征沿著上下文路徑進行傳播，對應得到Q張外觀特征圖，所有的外觀特征圖組成外觀特征圖集合R，方法為：1將特征圖F中第n個像素的第q條上下文路徑中的第t個區域記為初始化為第n個像素在特征圖F中的坐標位置；2使用長短期記憶網絡LSTM和可微的ROI池化模塊根據以下公式計算得到所有像素的上下文路徑的區域 其中代表長短期記憶網絡,代表可微的ROI池化模塊，F表示特征圖，表示特征圖F中第n個像素的第q條上下文路徑中的第t個區域對應的特征，表示特征圖F中第n個像素的第q條上下文路徑中的第t個區域對應的長短期記憶網絡LSTM的隱藏狀態，將設置為0；3將特征圖F中第n個像素在自己的第q條上下文路徑上傳播所得到的第t個區域的外觀特征記為初始化4使用全連接神經網絡根據以下公式計算得到所有像素在上下文路徑的區域上的傳播特征 其中表示特征圖F中第n個像素的第q條上下文路徑中的第t個區域對應的特征，表示表示特征圖F中第n個像素的第q條上下文路徑中的第t個區域對應的全連接神經網絡的參數，softmax.表示softmax函數，⊙代表哈達瑪積，σ.表示sigmoid函數；所有的組合在一起就形成了外觀特征圖集合R；第三步，對外觀特征圖集合R中的每個像素，根據之前第二步傳播時的Q條上下文路徑進行反向傳播，對應得到Q張增強特征圖，所有的增強特征圖組成增強特征圖集合A，方法為：1對于外觀特征圖R中的第n個像素的第q條上下文路徑，其反向傳播的終點像素這里記為m，則其反向傳播途中第t個區域的增強特征表示為初始化2使用可微的ROI池化模塊和全連接神經網絡根據以下公式計算得到所有像素在上下文路徑的區域上反向傳播得到的增強特征 其中表示外觀特征圖R中的第m個像素的第q條上下文路徑中第T-t+1個區域對應的全連接神經網絡的參數，表示外觀特征圖R中的第m個像素的第q條上下文路徑中第T-t+1個區域的外觀特征，表示外觀特征圖R中第m個像素的第q條上下文路徑中的第T-t+1個區域的位置信息，表示第m個像素在第q條上下文路徑上的最終外觀特征；3對進行求和得到公式如下： 得到的就是外觀特征圖集合R中根據第q張外觀特征圖計算得到的像素m的增強特征；共有Q張增強特征圖，它們一起構成增強特征圖集合A；第四步，將增強特征圖集合A進行融合，得到語義特征圖Y；第五步，根據語義特征圖Y，得到預測的概率分布，對預測的概率分布和輸入圖像的分割真值計算交叉熵，得到損失值，使用使用梯度下降法優化整個神經網絡模型；第六步，神經網絡模型訓練。

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