[發(fā)明專利]物體分割方法、裝置、計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)和計(jì)算機(jī)設(shè)備

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201910217342.1
• 申請(qǐng)日: 2019-03-21
• 公開（公告）號(hào): CN110084816B
• 公開（公告）日: 2021-04-06
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 林迪;黃惠
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 深圳大學(xué)
• 主分類號(hào): G06T7/10
• 分類號(hào): G06T7/10;G06K9/34
• 代理公司: 廣州華進(jìn)聯(lián)合專利商標(biāo)代理有限公司 44224
• 代理人: 方高明;何平

本申請(qǐng)涉及一種物體分割方法、裝置、計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)和計(jì)算機(jī)設(shè)備，包括：獲取待處理圖像的初始特征圖，將初始特征圖輸入連續(xù)的自頂向下網(wǎng)絡(luò)和自底向上網(wǎng)絡(luò)中計(jì)算得到第一階段特征圖，分別在自頂向下網(wǎng)絡(luò)和自底向上網(wǎng)絡(luò)中根據(jù)區(qū)域上下文編碼RCE對(duì)第一階段特征圖進(jìn)行更新，得到更新后的第一階段特征圖。將更新后的第一階段特征圖作為輸入進(jìn)行迭代融合及更新計(jì)算，直到達(dá)到預(yù)設(shè)迭代次數(shù)得到目標(biāo)特征圖，根據(jù)目標(biāo)特征圖對(duì)待處理圖像進(jìn)行物體分割。RCE可以利用特征圖的不同子區(qū)域來計(jì)算上下文特征從而對(duì)特征圖進(jìn)行更新，能夠捕獲特征圖中多尺度子區(qū)域的上下文信息。迭代融合能夠聚合所有級(jí)別的上下文信息，避免信息的流失，提高物體分割的準(zhǔn)確性。

技術(shù)領(lǐng)域

本申請(qǐng)涉及計(jì)算機(jī)技術(shù)領(lǐng)域，特別是涉及一種物體分割方法、裝置、計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)和計(jì)算機(jī)設(shè)備。

背景技術(shù)

隨著人工智能和無人駕駛技術(shù)的不斷發(fā)展，也對(duì)計(jì)算機(jī)視覺提高出了更高的要求。物體分割一直是計(jì)算機(jī)視覺中長期存在的技術(shù)難題之一。物體分割包括語義分割和實(shí)例分割。其中，語義分割指的是將圖中每一點(diǎn)像素標(biāo)注為某個(gè)物體類別，同一物體的不同實(shí)例不需要單獨(dú)分割出來。而實(shí)例分割是物體檢測與語義分割的綜合體，相對(duì)物體檢測只得到物體的邊界框，實(shí)例分割可精確到物體的邊緣；相對(duì)語義分割，實(shí)例分割可以標(biāo)注出圖上同一物體的不同個(gè)體。

然而，目前采用傳統(tǒng)方法對(duì)圖像進(jìn)行物體分割，分割結(jié)果的準(zhǔn)確性不是太高，不能滿足越來越精細(xì)化的需求。

發(fā)明內(nèi)容

基于此，有必要針對(duì)傳統(tǒng)方法對(duì)圖像進(jìn)行物體分割得到的分割結(jié)果的準(zhǔn)確性不是太高的技術(shù)問題，提供一種物體分割方法、裝置、計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)和計(jì)算機(jī)設(shè)備。

一種物體分割方法，包括：

獲取待處理圖像的初始特征圖；

將所述初始特征圖輸入連續(xù)的自頂向下網(wǎng)絡(luò)和自底向上網(wǎng)絡(luò)中計(jì)算得到第一階段特征圖，分別在所述自頂向下網(wǎng)絡(luò)和所述自底向上網(wǎng)絡(luò)中根據(jù)區(qū)域上下文編碼RCE對(duì)所述第一階段特征圖進(jìn)行更新，得到更新后的第一階段特征圖；

將所述更新后的第一階段特征圖作為輸入進(jìn)行迭代融合及更新處理，直到達(dá)到預(yù)設(shè)迭代次數(shù)得到目標(biāo)特征圖；

根據(jù)所述目標(biāo)特征圖對(duì)所述待處理圖像進(jìn)行物體分割。

在其中一個(gè)實(shí)施例中，所述連續(xù)的自頂向下網(wǎng)絡(luò)和自底向上網(wǎng)絡(luò)采用密集路徑連接。

在其中一個(gè)實(shí)施例中，所述將所述初始特征圖輸入連續(xù)的自頂向下網(wǎng)絡(luò)和自底向上網(wǎng)絡(luò)中計(jì)算得到第一階段特征圖，包括：

所述第一階段特征圖包括兩組特征圖；

將所述初始特征圖輸入自頂向下網(wǎng)絡(luò)中計(jì)算得到所述第一階段特征圖中的第一組特征圖；

將所述第一階段特征圖中的第一組特征圖輸入至自底向上網(wǎng)絡(luò)中計(jì)算得到第一階段特征圖中的第二組特征圖。

在其中一個(gè)實(shí)施例中，所述分別在所述自頂向下網(wǎng)絡(luò)和所述自底向上網(wǎng)絡(luò)中根據(jù)區(qū)域上下文編碼RCE對(duì)所述第一階段特征圖進(jìn)行更新，得到更新后的第一階段特征圖，包括：

在所述自頂向下網(wǎng)絡(luò)中根據(jù)區(qū)域上下文編碼RCE生成基于每一層特征圖的子區(qū)域的上下文特征圖，將所述上下文特征圖傳播到所述自頂向下網(wǎng)絡(luò)中的其他層特征圖，對(duì)所述自頂向下網(wǎng)絡(luò)中的其他層特征圖進(jìn)行更新，得到更新后的第一階段特征圖中的第一組特征圖；

在所述自底向上網(wǎng)絡(luò)中根據(jù)區(qū)域上下文編碼RCE生成基于每一層特征圖的子區(qū)域的上下文特征圖，將所述上下文特征圖傳播到所述自底向上網(wǎng)絡(luò)中的其他層特征圖對(duì)所述自底向上網(wǎng)絡(luò)中的其他層特征圖進(jìn)行更新，得到更新后的第一階段特征圖中的第二組特征圖。

在其中一個(gè)實(shí)施例中，所述根據(jù)區(qū)域上下文編碼RCE生成基于每一層特征圖的子區(qū)域的上下文特征圖，包括：