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龙图腾网获悉武汉工程大学申请的专利一种用于语义分割的新型特征上采样方法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：CN116012588B 。

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：202310086394.6，技术领域涉及：G06V10/26；该发明授权一种用于语义分割的新型特征上采样方法是由徐国平;张炫;冷雪松;王霞霞;廖文涛;吴兴隆设计研发完成，并于2023-01-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种用于语义分割的新型特征上采样方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种用于语义分割的新型特征上采样方法，通过将像素重组PixelShuffle与注意力机制结合提高图像的分辨率，与原先的传统上采样模块相比，防止了棋盘效应，也避免了在未知像素点上进行补0操作；其次引入注意力机制，将全局信息与局部信息相结合，得到了更大感受野和更多细节信息的特征图，增加了有效特征信息，实现了有效提升网络的分割性能的功能。本发明具有通用性，通过对所有的上采样模块进行简单替换，消除了以往方法的局限性，并且获得更具代表性的特征映射，获得了放大后的具有良好特征的图像，使得恢复后的图像得到更多的特征信息，有利于提高网络模型的分割结果。

本发明授权一种用于语义分割的新型特征上采样方法在权利要求书中公布了：1.一种用于语义分割的新型特征上采样方法，其特征在于：包括以下步骤： S1：采用像素重组PixelShuffle的方式对原始图像的特征进行上采样，通过图像放大对原始图像进行尺寸上的复原操作； S2：将通过图像放大得到的特征利用通道注意力机制进行特征增强，增加图像的不同通道间的联系；具体步骤为： 采用ECA模块对图像进行特征增强，通过一维卷积实现不降维的本地跨通道交互，通过通道注意力机制改变不同通道间的权重从而校正特征，保留有价值的特征，剔除没价值的特征，以此来加强特征表达能力； 采用全局平均池化GAP将全局空间信息压缩到通道描述符中，降低网络参数，同时防止过拟合；设表示第个通道在位置的值，为全局平均池化函数，为输入通道注意力模块的原始特征映射；对输入的特征图进行全局平均池化GAP操作得到的矩阵；对的矩阵进行通道注意力操作，将的特征图压缩为的通道描述符Ga： ； 获取矩阵Ga的权重，经过两个卷积层、一个ReLU和Sigmoid函数得到不同通道的注意力权重矩阵： ； 将与原始输入做乘法运算得到校准后的注意力特征图； S3：对图像放大和特征增强分别得到的结果进行像素相加操作，得到最终输出结果。

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武汉工程大学，其通讯地址为：430074 湖北省武汉市洪山区雄楚大街693号；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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