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[發明專利]一種全景分割方法、裝置及設備在審

專利信息
申請號: 201811542525.2 申請日: 2018-12-17
公開(公告)號: CN109801307A 公開(公告)日: 2019-05-24
發明(設計)人: 張維桐;張鍥石;程俊 申請(專利權)人: 中國科學院深圳先進技術研究院
主分類號: G06T7/194 分類號: G06T7/194;G06T7/136;G06T7/13;G06K9/62
代理公司: 深圳中一專利商標事務所 44237 代理人: 高星
地址: 518000 廣東省深圳*** 國省代碼: 廣東;44
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摘要:
搜索關鍵詞: 分割 嵌入空間 語義分割 原始圖像 全景 損失函數 圖像 像素 裝置及設備 分割結果 聚類操作 網絡框架 度量 聚類 排斥 輸出 吸引 學習
【說明書】:

一種全景分割方法包括:獲取待分割的原始圖像;對所述原始圖像進行語義分割,以及通過嵌入空間的度量距離學習方法,對所述原始圖像進行實例分割;將實例分割得到的目標和背景作為實例,通過語義分割輸出圖進行引導,使嵌入空間的實例之間的中心互相排斥,實例范圍內的像素吸引至實例中心,對圖像進行分割;采用聚類損失函數進一步區分不同實例,得到全景分割結果?;谡Z義分割圖像進行嵌入空間聚類操作,得以對圖像所有像素進行處理,并通過損失函數進一步區分不同實例,從而實現了端到端的全景分割網絡框架。

技術領域

本申請屬于圖像處理領域,尤其涉及一種全景分割方法、裝置及設備。

背景技術

全景分割作為一個新興領域,在很多領域有重要的應用價值和發展前景,如安保布控、工業機器人應用、汽車輔助駕駛等。但形態各異的實例個體、復雜多樣的背景環境、行人與視角之間動態變化的場景、系統實時性與穩定性的嚴格要求等,語義分割和實例分割早已不能滿足當下的需求,全景分割應運而生來補充和解決當下的問題,并對全景分割問題提出了很大挑戰。

目前基于深度學習的全景分割方法,大多依賴于測定候選框架區域的選取,存在不能對所有像素或共享像素進行識別和分割,并且目前的全景分割方法通常是多個子網絡的聯合,不能達成端到端的框架。

發明內容

有鑒于此,本申請實施例提供了一種全景分割方法、裝置及設備,以解決現有技術中的全景分割方法,不能對所有像素或共享像素進行識別和分割,不能達成端到端的框架的問題。

本申請實施例的第一方面提供了一種全景分割方法,所述全景分割方法包括:

獲取待分割的原始圖像;

對所述原始圖像進行語義分割,以及通過嵌入空間的度量距離學習方法,對所述原始圖像進行實例分割;

將實例分割得到的目標和背景作為實例,通過語義分割輸出圖進行引導,使嵌入空間的實例之間的中心互相排斥,實例范圍內的像素吸引至實例中心,對圖像進行分割;

采用聚類損失函數進一步區分不同實例,得到全景分割結果。

結合第一方面,在第一方面的第一種可能實現方式中,所述對所述原始圖像進行語義分割的步驟包括:

采用基于VGG模型的全連接層的完全卷積結構作為骨骼框架,以包含有緊密連接對的遞歸神經網絡的條件隨機作為模型的最終層,對所述原始圖像進行語義分割。

結合第一方面或第一方面的第一種可能實現方式,在第一方面的第二種可能實現方式中,所述將實例分割得到的目標和背景作為實例,通過語義分割輸出圖進行引導,使嵌入空間的實例之間的中心互相排斥,實例范圍內的像素吸引至實例中心,對圖像進行分割的步驟包括:

將實例分割得到的目標和背景作為實例,確定實例的中心點;

根據預先設定的實例排斥力半徑,使嵌入空間的實例中心互相排斥,以及根據預先設定的吸引力半徑,對實例的像素點進行聚類。

結合第一方面,在第一方面的第三種可能實現方式中,所述聚類損失函數為:

L=α·Lpull+β·Lpush+γ·Lnor+θ·Lseg

其中:

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