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龍圖騰網(wǎng)恭喜支付寶(杭州)信息技術(shù)有限公司申請的專利圖像標(biāo)注模型的訓(xùn)練及圖像標(biāo)注的方法及裝置獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN113673607B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-05-13發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202110976261.7，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06V20/70；該發(fā)明授權(quán)圖像標(biāo)注模型的訓(xùn)練及圖像標(biāo)注的方法及裝置是由孔翔飛設(shè)計研發(fā)完成，并于2021-08-24向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本圖像標(biāo)注模型的訓(xùn)練及圖像標(biāo)注的方法及裝置在說明書摘要公布了：本說明書實施例提供一種圖像標(biāo)注模型的訓(xùn)練及圖像標(biāo)注的方法及裝置。通過本說明書實施例提供的方法和裝置，針對訓(xùn)練集中的圖像，可以通過圖像級的類別標(biāo)簽進(jìn)行像素級的標(biāo)注。在具體圖像標(biāo)注模型訓(xùn)練及圖像標(biāo)注過程中，通過原型向量對不同圖像之間的特征進(jìn)行交叉比較，從而進(jìn)一步挖掘圖像中的目標(biāo)區(qū)域，還可以篩除非目標(biāo)區(qū)域，實現(xiàn)弱監(jiān)督下的目標(biāo)分割任務(wù)。在損失確定過程中，不僅考慮分類損失，還考慮修正后的分割結(jié)果與本來的分割結(jié)果之間的相似性，從而使得分割結(jié)果更加穩(wěn)定。

本發(fā)明授權(quán)圖像標(biāo)注模型的訓(xùn)練及圖像標(biāo)注的方法及裝置在權(quán)利要求書中公布了：1.一種圖像標(biāo)注模型的訓(xùn)練方法，所述圖像標(biāo)注模型用于對具有分類標(biāo)簽的圖像進(jìn)行像素級的標(biāo)注，所述圖像標(biāo)注模型包括特征提取模塊、原型提取模塊、修正模塊、分類模塊，所述方法包括：從樣本集中獲取第一圖像和第二圖像，其中，第一圖像和第二圖像都具有圖像級的第一類別標(biāo)簽；通過預(yù)訓(xùn)練的特征提取模塊分別處理所述第一圖像、所述第二圖像，得到對應(yīng)的第一特征圖、第二特征圖；利用所述原型提取模塊，分別從所述第一特征圖、所述第二特征圖提取多個原型向量，單個原型向量對應(yīng)著相應(yīng)特征圖上的單個特征點，且對應(yīng)有滿足激活條件的相應(yīng)激活值，所述激活值的大小用于表征相應(yīng)特征點對應(yīng)到圖像中關(guān)于目標(biāo)的特征區(qū)域的概率；經(jīng)由修正模塊，針對從所述第一特征圖、第二特征圖提取的各個原型向量，進(jìn)行兩兩相似性比較，并按照單個原型向量與其他原型向量的最大相似度，將所述第一特征圖、第二特征圖分別修正得到第一修正特征圖、第二修正特征圖，單個特征點的修正特征值基于相應(yīng)的最大相似度和自身特征值的乘積確定；根據(jù)所述第一修正特征圖、第二修正特征圖，利用分類模塊對第一圖像、第二圖像分別進(jìn)行分類，得到各自對應(yīng)的分類結(jié)果，所述分類結(jié)果包括像素級的標(biāo)注結(jié)果；基于所述分類結(jié)果確定圖像標(biāo)注模型的模型損失，從而以模型損失最小化為目標(biāo)，調(diào)整圖像標(biāo)注模型的待定參數(shù)。

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