[發(fā)明專利]圖像分割模型的訓(xùn)練方法、圖像分割的方法和裝置

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• 申請日: 2020-01-19
• 公開（公告）號: CN113139546A
• 公開（公告）日: 2021-07-20
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 王再冉;劉裕峰
• 申請（專利權(quán)）人: 北京達(dá)佳互聯(lián)信息技術(shù)有限公司
• 主分類號: G06K9/34
• 分類號: G06K9/34;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 北京三高永信知識產(chǎn)權(quán)代理有限責(zé)任公司 11138
• 代理人: 寧立存

1.一種圖像分割模型的訓(xùn)練方法，其特征在于，所述方法包括：

獲取多個樣本圖像，所述樣本圖像中包括具有基準(zhǔn)關(guān)鍵點(diǎn)位置的第一樣本圖像和具有基準(zhǔn)語義分割信息的第二樣本圖像；

將每個所述樣本圖像輸入到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型中，進(jìn)行多階段處理，在每一階段中進(jìn)行多層卷積處理得到特征圖像，其中，第一階段是對所述樣本圖像進(jìn)行多層卷積處理，除所述第一階段外的其它階段是對上一階段得到的特征圖像進(jìn)行多層卷積處理；

將每一階段輸出的特征圖像輸入到對應(yīng)的輸出層，輸出每一階段對應(yīng)的預(yù)測關(guān)鍵點(diǎn)位置和預(yù)測語義分割信息；

基于每個所述樣本圖像的各個階段對應(yīng)的預(yù)測關(guān)鍵點(diǎn)位置或預(yù)測語義分割信息，以及所述樣本圖像的基準(zhǔn)關(guān)鍵點(diǎn)位置或基準(zhǔn)語義分割信息，得到所述樣本圖像在各個階段的損失值；

基于各個樣本圖像的每一階段的損失值，對所述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行訓(xùn)練，得到圖像分割模型。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于每個所述樣本圖像的各個階段對應(yīng)的預(yù)測關(guān)鍵點(diǎn)位置或預(yù)測語義分割信息，以及所述樣本圖像的基準(zhǔn)關(guān)鍵點(diǎn)位置或基準(zhǔn)語義分割信息，得到所述樣本圖像在各個階段的損失值，包括：

基于每個所述第一樣本圖像的各個階段對應(yīng)的預(yù)測關(guān)鍵點(diǎn)位置，以及所述第一樣本圖像的基準(zhǔn)關(guān)鍵點(diǎn)位置，得到所述第一樣本圖像在各個階段的損失值；

基于每個所述第二樣本圖像的各個階段對應(yīng)的預(yù)測語義分割信息，以及所述第二樣本圖像的基準(zhǔn)語義分割信息，得到所述第二樣本圖像在各個階段的損失值。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于各個樣本圖像的每一階段的損失值，對所述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行訓(xùn)練，得到圖像分割模型，包括：

基于每個樣本圖像的每一階段的損失值，計(jì)算每個樣本圖像的平均損失值；

基于各個樣本圖像的平均損失值，對所述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行訓(xùn)練，得到圖像分割模型。

4.根據(jù)權(quán)利要求1至3任一所述的方法，其特征在于，所述基于各個樣本圖像的每一階段的損失值，對所述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行訓(xùn)練，得到圖像分割模型，包括：

基于各個樣本圖像的每一階段的損失值，對所述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行訓(xùn)練，得到準(zhǔn)圖像分割模型；

將獲取的具有基準(zhǔn)語義分割信息的測試圖像，輸入到所述準(zhǔn)圖像分割模型中，得到測試語義分割信息；

如果所述測試圖像的基準(zhǔn)語義分割信息與測試語義分割信息的相似度不小于相似度閾值，則將所述準(zhǔn)圖像分割模型，確定為所述圖像分割模型。

5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的方法，其特征在于，所述將獲取的具有基準(zhǔn)語義分割信息的測試圖像，輸入到所述準(zhǔn)圖像分割模型中，得到測試語義分割信息之前，所述方法還包括：

獲取具有基準(zhǔn)語義分割信息的初始測試圖像；

將所述初始測試圖像的分辨率，調(diào)整為目標(biāo)分辨率，得到具有基準(zhǔn)語義分割信息的測試圖像。

6.一種圖像分割的方法，其特征在于，所述方法包括：

獲取待分割圖像；

將所述待分割圖像，輸入到權(quán)利要求1至5任一所述的圖像分割模型中，得到所述待分割圖像的語義分割信息。