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龙图腾网获悉国网江苏省电力有限公司苏州供电分公司申请的专利一种改进Mask R-CNN的目标分割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：CN114445620B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-06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：202210038272.5，技术领域涉及：G06V10/26；该发明授权一种改进Mask R-CNN的目标分割方法是由顾杨青;白锐;何平;兴胜利;徐成设计研发完成，并于2022-01-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种改进Mask R-CNN的目标分割方法在说明书摘要公布了：一种改进MaskR‑CNN的目标分割方法，其特征在于：步骤1，采用MaskR‑CNN的目标分割方法对原始图像中的ROI区域特征进行获取，其中，对全局上下文信息采用一维注意力机制进行特征转换后，将所述转换获得的全局特征融合至ROI区域特征中；步骤2，对包含ROI区域特征的特征图进行分类损失函数和回归损失函数的计算，并采用相互监督的分类损失权重和回归损失权重实现对协调损失函数的构建，以预测最优检测框；步骤3，将最优检测框提取的局部特征进行目标分割。本发明方法避免掩膜分割不完整和目标边界粗糙的问题，大幅提高目标分割的准确程度。

本发明授权一种改进Mask R-CNN的目标分割方法在权利要求书中公布了：1.一种改进MaskR-CNN的目标分割方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：步骤1，采用MaskR-CNN的目标分割方法对原始图像中的ROI区域特征进行获取，其中，对全局上下文信息采用一维注意力机制进行特征转换后，将所述转换获得的全局特征融合至ROI区域特征中；步骤2，对包含ROI区域特征的特征图进行分类损失函数和回归损失函数的计算，并采用相互监督的分类损失权重和回归损失权重实现对协调损失函数的构建，以预测最优检测框；步骤3，将最优检测框提取的局部特征进行目标分割，其中，利用边界加强方法实现对于目标边界的特征进行加强，从而实现目标掩膜的生成；所述边界加强分支包括第一子分支、第二子分支、第三子分支和第四子分支；其中，所述第一子分支，对从所述特征图中提取的局部特征进行转换和变形，并与第二子分支、第三子分支共同生成的位置注意矩阵相乘，以得到结果矩阵；所述第二子分支，对从所述特征图中提取的局部特征进行降维和转换，并与所述第三子分支生成的转置矩阵相乘后，通过归一化指数函数生成位置注意矩阵；所述第三子分支，对从所述特征图中提取的局部特征进行降维和转换，并在转置后与所述第二子分支的特征矩阵相乘；所述第四子分支，将从所述特征图中提取的局部特征与所述结果矩阵采用残差连接方式相加，并通过卷积层和上采样实现特征融合。

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