一种广义小样本图像分割方法及系统（需要二变）

本发明提出了一种广义小样本图像分割方法及系统，主要通过对特征图进行特征扩散加噪以及去噪，抑制低级纹理干扰并增强高层语义特征的表达；引入可学习的组标记，通过动态调整特征与标记的关系，生成与去噪后的特征图上下文相关的个性化组标记，增强对类别间复杂关系的建模能力，并利用所述个性化组标记动态地对特征图中每个通道进行加权，对每个像素位置的类别进行预测，实现对图像的分割。本发明不仅提升了模型的整体性能，还为复杂场景和跨域任务中的语义分割提供了一种高效、鲁棒的解决方案，具备显著的技术优势和应用价值。

《一种广义小样本图像分割方法及系统（需要二变）》是一发明专利，专利号为 2024118260473，当前法律状态为已下证，由重庆大学提出申请，发明人为陈鑫饶;张太平;陈鑫宇;李佳轩，申请日期为2024-12-12，公开（公告）日期为2025-10-14，国际专利分类号（IPC）为 G06V 10/26 (2022.01)，所属技术领域包括：人工智能、图像处理、图像分割、医疗影像分析软件、工业质检相机、瑕疵检测、表面缺陷检测、农业遥感无人机、修图软件。该专利已下发证书，权利稳定，适合直接办理转让过户，是企业申报高企、项目招投标、质押融资的优质标的。赋翼网提供从选品、尽调、合同签订到官方著录项目变更（过户）的一站式专利转让服务，专业顾问全程协助，确保交易合规、安全、高效。专利摘要：本发明提出了一种广义小样本图像分割方法及系统，主要通过对特征图进行特征扩散加噪以及去噪，抑制低级纹理干扰并增强高层语义特征的表达；引入可学习的组标记，通过动态调整特征与标记的关系，生成与去噪后的特征图上下文相关的个性化组标记，增强对类别间复杂关系的建模能力，并利用所述个性化组标记动态地对特征图中每个通道进行加权，对每个像素位置的类别进行预测，实现对图像的分割。本发明不仅提升了模型的整体性能，还为复杂场景和跨域任务中的语义分割提供了一种高效、鲁棒的解决方案，具备显著的技术优势和应用价值。

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