[發明專利]圖像的分割方法及裝置、電子設備和存儲介質

有效

• 申請號: 201911063105.0
• 申請日: 2019-10-31
• 公開（公告）號: CN110852325B
• 公開（公告）日: 2023-03-31
• 發明（設計）人: 趙亮;劉暢;謝帥寧
• 申請（專利權）人: 上海商湯智能科技有限公司
• 主分類號: G06V10/26
• 分類號: G06V10/26;G06V10/774;G06V10/82;G06N3/0455
• 代理公司: 北京林達劉知識產權代理事務所(普通合伙) 11277
• 代理人: 劉新宇

本公開涉及一種圖像的分割方法及裝置、電子設備和存儲介質。所述方法包括：通過第一神經網絡提取第一圖像的第一特征和第二圖像的第二特征；通過所述第一神經網絡融合所述第一特征和所述第二特征，得到第三特征；通過所述第一神經網絡根據所述第三特征，確定所述第一圖像和所述第二圖像中重合的像素的第一分類結果；根據所述第一分類結果，以及所述重合的像素對應的標注數據，訓練所述第一神經網絡。本公開實施例能夠提高圖像分割的準確性。

技術領域

本公開涉及計算機技術領域，尤其涉及一種神經網絡的訓練方法及裝置、圖像的分割方法及裝置、電子設備和存儲介質。

背景技術

圖像分割是把圖像分成若干個特定的、具有獨特性質的區域并提出感興趣目標的技術和過程。圖像分割是由圖像處理到圖像分析的關鍵步驟。如何提高圖像分割的準確性，是亟待解決的問題。

發明內容

本公開提供了一種圖像的分割技術方案。

根據本公開的一方面，提供了一種神經網絡的訓練方法，包括：

通過第一神經網絡提取第一圖像的第一特征和第二圖像的第二特征；

通過所述第一神經網絡融合所述第一特征和所述第二特征，得到第三特征；

通過所述第一神經網絡根據所述第三特征，確定所述第一圖像和所述第二圖像中重合的像素的第一分類結果；

根據所述第一分類結果，以及所述重合的像素對應的標注數據，訓練所述第一神經網絡。

通過第一神經網絡提取第一圖像的第一特征和第二圖像的第二特征，通過所述第一神經網絡融合所述第一特征和所述第二特征，得到第三特征，通過所述第一神經網絡根據所述第三特征，確定所述第一圖像和所述第二圖像中重合的像素的第一分類結果，根據所述第一分類結果，以及所述重合的像素對應的標注數據，訓練所述第一神經網絡，由此訓練得到的第一神經網絡能夠結合兩個圖像對兩個圖像中重合的像素進行分割，從而能夠提高圖像分割的準確性。

在一種可能的實現方式中，所述方法還包括：

通過第二神經網絡確定所述第一圖像中的像素的第二分類結果；

根據所述第二分類結果，以及所述第一圖像對應的標注數據，訓練所述第二神經網絡。

基于該實現方式，第二神經網絡可以用于逐層確定圖像的分割結果，由此能夠克服圖像的層間分辨率較低的問題，獲得更精準的分割結果。

在一種可能的實現方式中，所述方法還包括：

通過訓練后的所述第一神經網絡確定所述第一圖像和所述第二圖像中重合的像素的第三分類結果；

通過訓練后的所述第二神經網絡確定所述第一圖像中的像素的第四分類結果；

根據所述第三分類結果和所述第四分類結果，訓練所述第二神經網絡。

在該實現方式中，可以以訓練后的第一神經網絡輸出的重合像素的分類結果作為監督，對第二神經網絡進行訓練，由此能夠進一步提高分割精度，且能提高第二神經網絡的泛化能力。

在一種可能的實現方式中，所述第一圖像與所述第二圖像為掃描圖像，所述第一圖像與所述第二圖像的掃描平面不同。

根據該實現方式，可以采用不同掃描平面掃描得到的第一圖像和第二圖像訓練第一神經網絡，由此能夠充分利用圖像中的三維空間信息，能夠在一定程度上克服圖像的層間分辨率較低的問題，從而有助于在三維空間中進行更準確的圖像分割。

在一種可能的實現方式中，所述第一圖像為橫斷位的圖像，所述第二圖像為冠狀位的圖像或者矢狀位的圖像。

由于橫斷位的圖像的分辨率相對較高，因此，采用橫斷位的圖像訓練第二神經網絡，能夠獲得較準確的分割結果。