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龙图腾网获悉中国科学院深圳先进技术研究院申请的专利图像分割方法、装置、电子设备及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：CN115760864B 。

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：202211436512.3，技术领域涉及：G06T7/10；该发明授权图像分割方法、装置、电子设备及存储介质是由王珊珊;韩华;李程;郑海荣设计研发完成，并于2022-11-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本图像分割方法、装置、电子设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种图像分割方法、装置、电子设备及存储介质。其中，该方法包括：获取待分割图像与待分割图像对应的第一指示信息，其中，第一指示信息用于指示待分割图像的待分割对象对应的类别，待分割图像包括多个类别的待分割对象；基于待分割图像、第一指示信息以及预先训练的图像分割模型，得到与待分割对象对应的目标分割图像；其中，图像分割模型基于样本分割图像以及与样本分割图像对应的第二指示信息，采用半监督学习的方式对初始分割模型训练得到，第二指示信息用于指示样本分割图像的样本分割对象。能够基于较少的有标签数据训练得到精准度更高的图像分割模型，且能够对包括多个待分割对象的待分割图像的分割精准度，适用性广。

本发明授权图像分割方法、装置、电子设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种图像分割方法，其特征在于，包括： 获取待分割图像与所述待分割图像对应的第一指示信息，其中，所述第一指示信息用于指示所述待分割图像的待分割对象对应的类别，所述待分割图像包括多个类别的待分割对象； 基于所述待分割图像、所述第一指示信息以及预先训练的图像分割模型，得到与所述待分割对象对应的目标分割图像； 其中，所述图像分割模型基于样本分割图像以及与所述样本分割图像对应的第二指示信息，采用半监督学习的方式对初始分割模型训练得到，所述第二指示信息用于指示所述样本分割图像的样本分割对象； 其中，所述图像分割模型包括第一子模型和第二子模型； 所述基于所述待分割图像、所述第一指示信息以及预先训练的图像分割模型，得到与所述待分割对象对应的目标分割图像，包括： 将所述第一指示信息输入至预先训练的图像分割模型的第一子模型，得到所述图像分割模型的第二子模型的初始网络参数，其中，所述初始网络参数至少包括初始权重和偏移值； 基于所述初始网络参数更新所述第二子模型的网络参数，并将所述待分割图像输入至网络参数更新后的所述第二子模型中，得到与所述待分割对象对应的目标分割图像； 其中，所述初始分割模型为生成对抗模型，所述生成对抗模型包括生成模型和判别模型，所述图像分割模型基于如下方式训练得到： 获取半监督样本集，其中，所述半监督样本集包括第一数量的有标签的样本分割图像以及第二数量的无标签的样本分割图像； 确定与所述样本分割图像对应的第二指示信息，其中，所述第二指示信息用于指示所述样本分割图像的样本分割对象，所述标签为与所述第二指示信息对应的期望分割图像； 基于所述半监督样本集中的样本分割图像以及与所述样本分割图像对应的第二指示信息，对生成对抗模型训练，将训练完成的生成模型作为所述图像分割模型。

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