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龙图腾网获悉辉达公司申请的专利使用神经网络翻译模型改进图像分割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：CN111753824B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-28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：202010219635.6，技术领域涉及：G06V10/26；该发明授权使用神经网络翻译模型改进图像分割是由E·沃龙佐夫;W·拜永;S·D·梅洛;V·扬帕尼;刘洺堉;P·莫尔恰诺夫设计研发完成，并于2020-03-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本使用神经网络翻译模型改进图像分割在说明书摘要公布了：本发明公开了使用神经网络翻译模型改进图像分割。神经网络包括编码器、公共解码器和残差解码器。编码器将输入图像编码到潜在空间中。潜在空间使独特特征与其他公共特征分离。公共解码器对驻留在潜在空间中的公共特征进行解码，以生成缺少独特特征的翻译图像。残差解码器对驻留在潜在空间中的独特特征进行解码，以生成与独特特征相对应的图像增量。神经网络将翻译图像与图像增量相组合，以生成可包括公共特征和独特特征两者的组合图像。组合图像可用于驱动自动编码。一旦训练完成，可以修改残差解码器以生成分割掩码，这些分割掩码指示独特特征所驻留在的给定输入图像的任何区域。

本发明授权使用神经网络翻译模型改进图像分割在权利要求书中公布了：1.一种计算机实现的方法，包括： 使用编码器将输入图像编码到潜在空间中以生成输入图像的特征表示，其中所述输入图像包括与第一特征类型相关联的第一特征和与第二特征类型相关联的一个或更多个附加特征，所述第一特征类型是公共特征类型，第二特征类型是独特特征类型，所述潜在空间将所述第一特征与所述一个或更多个附加特征分离； 使用与所述第一特征类型相关联的第一解码器对所述特征表示进行解码以生成第一图像，其包括所述第一特征但不包括所述一个或更多个附加特征； 使用与所述第二特征类型相关联的第二解码器对所述特征表示进行解码以生成第二图像，其包括所述一个或更多个附加特征但不包括所述第一特征； 组合所述第一图像和所述第二图像以生成第三图像； 比较所述输入图像和所述第三图像以确定所述输入图像和所述第三图像之间的差异；以及 基于所述输入图像和所述第三图像之间的所述差异来训练所述第一解码器，以使所述第一解码器能够生成分割掩码，其识别给定图像中与所述第一特征类型相关联的给定特征的位置。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人辉达公司，其通讯地址为：美国加利福尼亚州；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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