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龙图腾网获悉中国科学院香港创新研究院人工智能与机器人创新中心有限公司申请的专利模型优化方法、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：CN115457260B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-08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：202210918633.5，技术领域涉及：G06V10/26；该发明授权模型优化方法、装置、电子设备及存储介质是由张兆翔;甘睿彤;樊峻菘;王玉玺设计研发完成，并于2022-08-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本模型优化方法、装置、电子设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明提供一种模型优化方法、装置、电子设备及存储介质，该方法涉及人工智能技术领域，包括：基于第一数据集中的至少一个图像，构造各图像分别对应的第一目标图像；第一目标图像的通道数多于图像的通道数；将第一目标图像输入至交互式分割模型，得到交互式分割模型输出的第一特征数据和第一分割结果；交互式分割模型是基于第二数据集中的样本图像对应的第二目标图像进行训练得到的；基于第一特征数据和第一分割结果，确定第一目标图像对应的伪标签数据；基于伪标签数据和真标签数据，优化交互式分割模型。本发明提供的方法，实现了交互式分割模型的优化，提升了交互式分割模型对图像中物体实例分割的准确度。

本发明授权模型优化方法、装置、电子设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种模型优化方法，其特征在于，包括： 基于第一数据集中的至少一个图像，构造各所述图像分别对应的第一目标图像；所述第一目标图像的通道数多于所述图像的通道数； 将所述第一目标图像输入至交互式分割模型，得到所述交互式分割模型输出的第一特征数据和第一分割结果；所述交互式分割模型是基于第二数据集中的样本图像对应的第二目标图像进行训练得到的，所述交互式分割模型用于分割所述第二目标图像中的物体实例，所述第二数据集中的第二目标图像包括真标签数据； 基于所述第一特征数据和所述第一分割结果，确定所述第一目标图像对应的伪标签数据； 基于所述伪标签数据和所述真标签数据，优化所述交互式分割模型； 所述基于所述第一特征数据和所述第一分割结果，确定所述第一目标图像对应的伪标签数据，包括： 基于所述第一特征数据和所述第一分割结果，确定所述物体实例的至少一个原型特征； 基于各所述原型特征，确定所述第一目标图像对应的伪标签数据； 所述至少一个原型特征包括全局原型特征、中心原型特征和边缘原型特征； 所述基于所述第一特征数据和所述第一分割结果，确定所述物体实例的至少一个原型特征，包括： 基于所述第一特征数据和所述第一分割结果，确定所述第一特征数据中属于所述第一分割结果中前景点位置的像素分别对应的第二特征数据； 将多个所述第二特征数据求和，并将得到的和值进行平均，得到所述物体实例的所述全局原型特征； 在所述第一分割结果对应的多个前景点位置中随机选择x个第一前景点位置；x为正整数； 基于所述x个第一前景点位置、所述第一目标图像对应的第二前景点位置及所述第一特征数据，分别确定第一前景点位置和第二前景点位置的像素对应的第三特征数据； 将多个所述第三特征数据进行求和，并将得到的和值进行平均，得到所述物体实例的所述中心原型特征； 将所述第一分割结果进行腐蚀，得到所述第一分割结果对应的边缘位置； 将所述边缘位置的像素对应的第四特征数据进行求和，并将得到的和值进行平均，得到所述物体实例的所述边缘原型特征； 所述基于各所述原型特征，确定所述第一目标图像对应的伪标签数据，包括： 基于所述全局原型特征、所述中心原型特征和所述边缘原型特征，分别计算每个像素的特征向量对应的平方欧式距离； 基于各所述平方欧式距离，确定至少一个置信度矩阵；所述置信度矩阵包括以下至少一项：全局置信度矩阵、中心置信度矩阵、边缘置信度矩阵； 将所述中心置信度矩阵和边缘置信度矩阵进行加权求和，得到加权求和置信度矩阵； 基于所述全局置信度矩阵和所述加权求和置信度矩阵，确定所述全局置信度矩阵对应的第一置信值和所述加权求和置信度矩阵对应的第二置信值； 基于所述第一置信值和所述第二置信值，确定所述第一置信值对应的第二分割结果和所述第二置信值对应的第三分割结果； 基于所述第一分割结果、所述第二分割结果和所述第三分割结果，确定所述第一目标图像对应的伪标签数据； 所述基于所述伪标签数据和所述真标签数据，优化所述交互式分割模型，包括： 基于所述伪标签数据，采样所述第一数据集中的第三目标图像； 基于所述第三目标图像和所述真标签数据，确定所述第二数据集中的第四目标图像； 基于所述第三目标图像和所述第四目标图像，优化所述交互式分割模型。

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中国科学院香港创新研究院人工智能与机器人创新中心有限公司，其通讯地址为：中国香港新界白石角香港科学园科技大道西17号楼301-303, 305-309, 317-320室；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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