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龙图腾网获悉科大讯飞股份有限公司申请的专利实例分割方法、装置、电子设备和存储介质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：CN115861338B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-17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：202211699750.3，技术领域涉及：G06T7/10；该发明授权实例分割方法、装置、电子设备和存储介质是由殷实;黄世杰;常欢;殷保才;殷兵;胡金水设计研发完成，并于2022-12-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本实例分割方法、装置、电子设备和存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种实例分割方法、装置、电子设备和存储介质，其中，实例分割方法包括：对待分割图像进行目标检测和实例分割，得到目标检测框和第一实例掩码；根据目标检测框，分别从待分割图像对应的多尺度特征图、待分割图像和第一实例掩码获取特征信息，并将获取的特征信息进行融合，得到多尺度深浅特征；基于多尺度深浅特征，生成第二实例掩码；输出目标检测框和第二实例掩码。本发明由于融合了多尺度的低分辨率深层特征和高分辨低层特征，可以更好地预测出实例的掩码细节，输出更为精细的实例掩码，提高了图像实例分割的精度。

本发明授权实例分割方法、装置、电子设备和存储介质在权利要求书中公布了：1.一种实例分割方法，其特征在于，包括： 对待分割图像进行目标检测和实例分割，得到目标检测框和第一实例掩码； 根据所述目标检测框，分别从所述待分割图像对应的多尺度特征图、所述待分割图像和所述第一实例掩码获取特征信息，并将获取的特征信息进行融合，得到多尺度深浅特征； 基于所述多尺度深浅特征，生成第二实例掩码； 输出所述目标检测框和第二实例掩码，所述第二实例掩码相比于所述第一实例掩码具有更多的掩码细节； 其中，所述多尺度特征图是由骨干网络模块进行特征提取输出的多个具有不同分辨率的特征图；所述骨干网络模块包括多个骨干网络和特征金字塔网络；其中，每个所述骨干网络包含多个阶段的SwinTransformer网络模型，所述SwinTransformer网络模型用于进行特征提取，所述特征金字塔网络用于连接所述多个骨干网络，输出所述多尺度特征图； 所述基于所述多尺度深浅特征，生成第二实例掩码，包括： 将所述多尺度深浅特征输入至掩码精调网络中进行掩码精调，得到所述第二实例掩码； 所述掩码精调网络包括对齐模块，全卷积网络和两个卷积分支，所述对齐模块与所述全卷积网络连接，所述全卷积网络与两个所述卷积分支分别连接。

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