一种基于深度学习的多视图协同图像分割方法和系统（高校公示15天）（不包年费滞纳金）（需要二变）

本发明涉及一种基于深度学习的多视图协同图像分割方法和系统，方法包括：步骤S1：获取多视角图像；步骤S2：将所述多视角图像输入至深度学习模型，所述深度学习模型通过多视角视图像内在特征的一致性，实现对多视角图像中的同一目标进行图像分割；其中，所述深度学习模型设置有MVFI模块，所述MVFI模块用于实现多视角图像间的特征交互。本发明构建的深度学习模型能够充分利用多视图间的特征一致性来优化视图特征，进而提高分割精度。

《一种基于深度学习的多视图协同图像分割方法和系统（高校公示15天）（不包年费滞纳金）（需要二变）》是一发明专利，专利号为 2023107427242，当前法律状态为已下证，由苏州大学提出申请，发明人为石霏;周健;夏文涛，申请日期为2023-06-21，公开（公告）日期为2024-08-02，国际专利分类号（IPC）为 G06T 7/194 (2017.01)，高新资质：未报高企。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：本发明涉及一种基于深度学习的多视图协同图像分割方法和系统，方法包括：步骤S1：获取多视角图像；步骤S2：将所述多视角图像输入至深度学习模型，所述深度学习模型通过多视角视图像内在特征的一致性，实现对多视角图像中的同一目标进行图像分割；其中，所述深度学习模型设置有MVFI模块，所述MVFI模块用于实现多视角图像间的特征交互。本发明构建的深度学习模型能够充分利用多视图间的特征一致性来优化视图特征，进而提高分割精度。

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