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龍圖騰網(wǎng)恭喜浙江大學(xué)申請(qǐng)的專利基于掩碼特征聚合和目標(biāo)增強(qiáng)型的視頻目標(biāo)分割方法獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN115035437B 。

龍圖騰網(wǎng)通過(guò)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-05-16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(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202210569043.6，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06V20/40；該發(fā)明授權(quán)基于掩碼特征聚合和目標(biāo)增強(qiáng)型的視頻目標(biāo)分割方法是由劉勇;梅劍標(biāo);王蒙蒙設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2022-05-24向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本基于掩碼特征聚合和目標(biāo)增強(qiáng)型的視頻目標(biāo)分割方法在說(shuō)明書摘要公布了：本發(fā)明涉及計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域，公開(kāi)了一種基于掩碼特征聚合和目標(biāo)增強(qiáng)型的視頻目標(biāo)分割方法，包括以下步驟：S1、設(shè)計(jì)并得到一種優(yōu)化的多尺度掩碼特征聚合單元；S2、利用目標(biāo)增強(qiáng)型注意力機(jī)構(gòu)得到目標(biāo)增強(qiáng)型特征匹配單元；S3、利用服務(wù)器對(duì)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行訓(xùn)練，通過(guò)降低網(wǎng)絡(luò)損失函數(shù)優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)參數(shù)，直至網(wǎng)絡(luò)收斂，獲得基于多尺度掩碼特征聚合和目標(biāo)增強(qiáng)型的視頻目標(biāo)分割方法；S4、利用所述基于多尺度掩碼特征聚合和目標(biāo)增強(qiáng)型的視頻目標(biāo)分割方法對(duì)新的視頻序列分割給定目標(biāo)。本發(fā)明能夠充分利用目標(biāo)掩碼中的邊緣輪廓信息，加強(qiáng)目標(biāo)外觀表示的學(xué)習(xí)，使得分割結(jié)果具有更好的輪廓準(zhǔn)確度，能夠在復(fù)雜的環(huán)境中準(zhǔn)確地分割目標(biāo)。

本發(fā)明授權(quán)基于掩碼特征聚合和目標(biāo)增強(qiáng)型的視頻目標(biāo)分割方法在權(quán)利要求書中公布了：1.基于掩碼特征聚合和目標(biāo)增強(qiáng)型的視頻目標(biāo)分割方法，其特征在于，包括以下步驟：S1、設(shè)計(jì)并得到一種優(yōu)化的多尺度掩碼特征聚合單元；S2、利用目標(biāo)增強(qiáng)型注意力機(jī)構(gòu)得到目標(biāo)增強(qiáng)型特征匹配單元；S3、利用服務(wù)器對(duì)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行訓(xùn)練，通過(guò)降低網(wǎng)絡(luò)損失函數(shù)優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)參數(shù)，直至網(wǎng)絡(luò)收斂，獲得基于多尺度掩碼特征聚合和目標(biāo)增強(qiáng)型的視頻目標(biāo)分割方法；S4、利用所述基于多尺度掩碼特征聚合和目標(biāo)增強(qiáng)型的視頻目標(biāo)分割方法對(duì)新的視頻序列分割給定目標(biāo)；所述步驟S1具體包括以下步驟：S11、設(shè)計(jì)一種低層次融合的掩碼特征聚合單元I1；S12、設(shè)計(jì)三種高層次融合的掩碼特征聚合單元I2，I3，I4；S13、設(shè)計(jì)四種多尺度融合的掩碼特征聚合單元I5，I6，I7，I8，四種特征提取單元分別由由參考編碼單元和查詢編碼單元組成，輸出查詢圖像鍵值編碼對(duì)kQ,vQ和參考鍵值編碼對(duì)kR,vR以及目標(biāo)掩碼特征FM，所述I5采用SwiftNet的架構(gòu)，參考編碼單元和查詢編碼單元中的圖像特征編碼器進(jìn)行特征共享，其參考編碼單元在骨干網(wǎng)絡(luò)的第1和第4個(gè)階段后，將下采樣的目標(biāo)掩碼信息融合到圖像特征編碼器提取的參考幀特征中；所述I6的參考編碼單元采用單獨(dú)的掩碼特征編碼器提取參考目標(biāo)掩碼特征FM，而不是簡(jiǎn)單的下采樣，然后使用AFC模塊在骨干網(wǎng)絡(luò)的前四個(gè)階段將其與圖像特征編碼器提取的參考幀特征融合，圖像特征編碼器為主分支，其查詢編碼單元和參考編碼單元中的圖像特征編碼器不是共享的；所述I7與所述I6的結(jié)構(gòu)基本相同，將掩碼編碼器作為主分支，且查詢編碼單元和參考編碼單元中的圖像特征編碼器的參數(shù)共享；所述I8與所述I6的不同之處為只將查詢編碼單元和參考編碼單元中的圖像特征編碼器的參數(shù)共享；S14、使用默認(rèn)的特征匹配單元和解碼單元，經(jīng)過(guò)步驟S3和步驟S4后比較各類特征提取單元的效果，得出最優(yōu)的多尺度掩碼特征聚合單元I8；所述步驟S2具體包括以下步驟：S21、使用由掩碼編碼器生成的參考掩碼特征FM來(lái)生成目標(biāo)注意力圖wR；再將目標(biāo)注意力圖wR和參考值編碼特征vR相乘得到目標(biāo)增強(qiáng)的參考值編碼特征S22、根據(jù)查詢幀和上一幀的相似度，將上一幀對(duì)應(yīng)的目標(biāo)注意力圖變換到查詢幀，得到查詢幀對(duì)應(yīng)的目標(biāo)注意力圖wQ；將目標(biāo)注意力圖wQ和查詢值編碼特征vQ相乘得到目標(biāo)增強(qiáng)的查詢值編碼特征S23、使用目標(biāo)增強(qiáng)后的查詢圖像鍵值編碼對(duì)檢索參考鍵值編碼對(duì)中的信息，并與查詢值編碼特征拼接后得到最終的匹配特征。

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