買專利賣專利找龍圖騰，真高效！ 查專利查商標用IPTOP,全免費！專利年費監控用IP管家,真方便！

龍圖騰網恭喜中山大學申請的專利基于Transformer的人體解析方法與系統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：CN115063586B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-05-23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：202210664690.5，技術領域涉及：G06V10/26；該發明授權基于Transformer的人體解析方法與系統是由蘇卓;官暉強;周凡;林格設計研發完成，并于2022-06-14向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于Transformer的人體解析方法與系統在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于Transformer的人體解析方法。包括：使用DeepLabV3+骨干網絡，提取圖片的低分辨率圖像特征，對低分辨率圖像特征進行上采樣操作獲取多尺度分辨率圖像特征，將不同尺度圖像特征通過像素級解碼操作和Transformer解碼器，分別獲得像素級嵌入和嵌入特征，將像素級嵌入和嵌入特征進行內積得到語義分割圖，將語義分割圖融合獲得人體解析圖。本發明還公開了基于Transformer的人體解析系統。本發明采用基于Transformer的方式，Transformer的注意力機制能夠對長期依賴進行建模，有效地捕獲全局特征，從而提高人體解析的準確率，且本發明沒有引入人體的先驗信息，計算速度快、模型復雜度較低，能夠進行實時人體解析。

本發明授權基于Transformer的人體解析方法與系統在權利要求書中公布了：1.一種基于Transformer的人體解析方法，其特征在于，所述方法包括：輸入人體圖片和解析圖片，對所輸入的圖片進行數據增強，并將其處理成統一的尺寸；使用DeepLabV3+骨干網絡，提取所述圖片的低分辨率圖像特征，對低分辨率圖像特征進行多次上采樣操作，得到132，116，18和14四種尺度的分辨率圖像特征；將14尺度的分辨率圖像特征輸入到像素級解碼器中進行操作獲得像素級嵌入；輸入所述132，116，18尺度的分辨率圖像特征和N個查詢數目，使用Transformer的解碼器從不同尺度的分辨率圖像特征中計算出不同人體部位之間的注意力關系，得到C*N維的嵌入特征，C為通道數，N是要分割的人體部位和衣物種類數量；將所述嵌入特征和所述像素級嵌入進行內積，得到N個H*W維的二進制語義分割圖，H和W分別表示所述二進制語義分割圖的高度和寬度，每個圖代表一個人體部位的解析結果，相應部位像素值用1來表示，其他區域像素值用0來表示；將N個二進制的語義分割圖融合，即將二進制圖中的1用對應分割部位的標簽進行替換，將N個替換后的圖進行相加得到最終的人體解析結果；其中，所述將14尺度的分辨率圖像特征輸入到像素級解碼器中進行操作獲得像素級嵌入，具體為：使用像素級別的解碼器將所述14尺度的分辨率圖像特征和原圖像進行1*1卷積，將所述14尺度的分辨率圖像特征連接起來，隨后通過反卷積操作不斷進行上采樣操作，從而獲得不同尺度的多分辨率的圖像特征；其中，所述輸入所述132，116，18尺度的分辨率圖像特征和N個查詢數目，使用Transformer的解碼器從不同尺度的分辨率圖像特征中計算出不同人體部位之間的注意力關系，得到C*N維的嵌入特征，C為通道數，N是要分割的人體部位和衣物種類數量，具體為：輸入所述132，116，18尺度的分辨率圖像特征和N個查詢至Transformer解碼器中，N為需要分割的人體部位和衣物的種類，首先計算交叉注意力：Xl＝softmaxQlKlVl+Xl-1其中，l是層數的下標，Xl是第l層的查詢特征，Ql是第l層輸入的查詢，Vl和Kl是第l層輸入的圖像特征通過兩個不同的線性變換函數fV和fK所變換得到的矩陣，隨后對交叉注意力的結果進行歸一化操作，并通過一個自注意力層，自注意力層所計算出的結果將會在歸一化之后通過前饋層輸出最終的查詢特征；Transformer解碼器對18，116，132三個尺度的分辨率圖像特征進行解碼操作，三次解碼操作會重復L次，即總共進行3L次解碼，解碼后的圖像將會通過一個多層感知機，生成一個C*N維的嵌入特征，C是通道數，N是要分割的人體部位和衣物數量。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人中山大學，其通訊地址為：510006 廣東省廣州市海珠區新港西路135號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。