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龙图腾网获悉合肥高维数据技术有限公司申请的专利基于高效注意力机制的PC屏幕语义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：CN113869396B 。

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：202111127462.6，技术领域涉及：G06V10/26；该发明授权基于高效注意力机制的PC屏幕语义分割方法是由田辉;刘其开;郭玉刚;张志翔设计研发完成，并于2021-09-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于高效注意力机制的PC屏幕语义分割方法在说明书摘要公布了：本发明特别涉及一种基于高效注意力机制的PC屏幕语义分割方法，包括如下步骤：S100、利用编解码模块以及Transformer自适应模块构建网络模型，编解码模块用于对输入的图像进行处理得到特征图，Transformer自适应模块用于对特征图进行校正；S200、利用数据集和损失函数对网络模型进行训练；S300、将待分割的图片导入训练好的网络模型中进行识别得到分割后的图像。这里通过设置编解码模块，采用常规分割模型进行训练，可以实现对普通样本的精确分类，在此基础上，共享之前训练好的编解码模块，并增加Transformer自适应模块进行参数优化，从而可以使分类器动态地适应测试样本，进而提高模型对类内特征差异较大的样本的分类精度。

本发明授权基于高效注意力机制的PC屏幕语义分割方法在权利要求书中公布了：1.一种基于高效注意力机制的PC屏幕语义分割方法，其特征在于：包括如下步骤：S100、利用编解码模块以及Transformer自适应模块构建网络模型，所述编解码模块用于对输入的图像进行处理得到特征图，所述Transformer自适应模块用于对所述特征图进行校正，其中：所述编解码模块包括编码器和解码器，所述编码器由多个卷积层、池化层以及shuffleNetUnit模块堆叠的特征提取网络组成，所述解码器由多个转置卷积以及普通卷积层组成；所述Transformer自适应模块包括查询矩阵、键矩阵、值矩阵、线性映射层以及多头注意力模块组成；所述网络模型由所述编解码模块、所述Transformer自适应模块串联而成，所述编解码模块的输入端即所述网络模型的输入端，所述编解码模块和所述Transformer自适应模块的输出端连接线性分类器，所述线性分类器用于对所述特征图进行分类得到热图，所述线性分类器的输出端即所述网络模型的输出端；S200、利用数据集和损失函数对网络模型进行训练；S300、将待分割的图片导入训练好的网络模型中进行识别得到分割后的图像。

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