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龙图腾网获悉南方科技大学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：CN116229070B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-12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：202310185878.6，技术领域涉及：G06V10/26；该发明授权图像分割方法、装置、电子设备及存储介质是由唐晓颖;林立;刘翼翔;吴洁伟设计研发完成，并于2023-02-21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：本申请公开了一种图像分割方法、装置、电子设备及存储介质，应用于图像处理领域，包括：获取多个第二客户端对应的第二分割模型的实时参数；根据预设的第一分割模型，得到批标准化层；根据第一分割模型和实时参数对第一分割模型和第二分割模型进行动态排序以及循环知识蒸馏，得到通用模型；根据通用模型、批标准化层和实时参数对第一客户端的模型进行个性化训练，得到图像分割模型；获取待分割图像，并将待分割图像通过图像分割模型，得到分割结果。本申请通过循环知识蒸馏和个性化训练的联邦学习方式实现图像分割，能够有效利用其他站点模型的有效信息，获得优异的图像分割性能，同时提高多个客户端的图像分割模型的性能，改善了图像分割效果。

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，应用于第一客户端，所述第一客户端与多个第二客户端通信连接，所述图像分割方法包括： 获取多个所述第二客户端对应的第二分割模型的实时参数； 根据预设的第一分割模型，得到批标准化层； 根据所述第一分割模型和所述实时参数对所述第一分割模型和所述第二分割模型进行动态排序以及循环知识蒸馏，得到通用模型； 根据所述通用模型、所述批标准化层和所述实时参数对所述第一客户端的模型进行个性化训练，得到图像分割模型； 获取待分割图像，并将所述待分割图像通过所述图像分割模型，得到所述待分割图像的分割结果； 其中，所述实时参数包括所述第二分割模型的性能参数，所述根据所述第一分割模型和所述实时参数对所述第一分割模型和所述第二分割模型进行动态排序以及循环知识蒸馏，得到通用模型，包括： 获取样本图像数据，并将所述样本图像数据输入所述第一分割模型，得到所述第一分割模型的性能参数和弱监督分割损失； 根据所述第一分割模型和所述第二分割模型的性能参数对所述第一分割模型和所述第二分割模型进行动态排序； 根据动态排序的结果，确定所述第一分割模型的教师模型； 根据所述第一分割模型和所述教师模型，得到所述第一分割模型的知识蒸馏损失； 根据所述知识蒸馏损失和所述弱监督分割损失对所述第一分割模型进行训练，直至所述第一分割模型的性能参数满足第一预设条件； 根据训练结束后的所述第一分割模型，得到通用模型。

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