[發明專利]一種圖像分割的方法、系統、設備及可讀存儲介質

有效

• 申請號: 202010104946.8
• 申請日: 2020-02-20
• 公開（公告）號: CN111369568B
• 公開（公告）日: 2022-12-23
• 發明（設計）人: 王立;郭振華;吳楠;趙雅倩
• 申請（專利權）人: 蘇州浪潮智能科技有限公司
• 主分類號: G06T7/11
• 分類號: G06T7/11;G06V10/26;G06V10/80;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 北京集佳知識產權代理有限公司 11227
• 代理人: 王曉坤

1.一種圖像分割的方法，其特征在于，包括：

獲取原始圖像集；

利用骨干網絡對所述原始圖像集進行特征提取，得到特征圖集；

利用通道抽取融合模型對所述特征圖集進行通道抽取融合處理，得到增強特征圖集；

利用預設卷積神經網絡對所述增強特征圖集進行分割，得到圖像分割結果；

其中，當所述通道抽取融合模型包括第一通道抽取融合子模型時，利用通道抽取融合模型對所述特征圖集進行通道抽取融合處理，得到增強特征圖集，包括：

啟動所述第一通道抽取融合子模型的第一通道選擇流程，對所述特征圖集進行通道選擇，得到第一增強特征子圖集；

啟動所述第一通道抽取融合子模型的第一特征提取流程，對所述特征圖集進行特征提取，得到第二增強特征子圖集；

對所述第一增強特征子圖集和所述第二增強特征子圖集按照通道進行疊加，得到所述增強特征圖集；

其中，所述啟動所述第一通道抽取融合子模型的第一通道選擇流程，對所述特征圖集進行通道選擇，得到第一增強特征子圖集，包括：

計算所述特征圖集中每個特征圖的特征向量；

利用激活函數根據每個所述特征向量計算每個所述特征圖的權重值；

對每個所述權重值按照由大到小的順序進行排序，并選擇排名在前預設比例內的權重值作為增強權重值；

按照每個所述增強權重值對應的通道位置選取每個所述特征圖對應的通道并相乘，得到所述第一增強特征子圖集。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述啟動所述第一通道抽取融合子模型的第一特征提取流程，對所述特征圖集進行特征提取，得到第二增強特征子圖集，包括：

讀取每個所述特征圖的權重值，并根據每個所述權重值確定每個通道的抽取概率；

按照每個所述通道的抽取概率抽取預設比例的通道作為增強通道，并確定所述增強通道對應的特征圖作為增強特征圖；

對每個所述增強特征圖進行特征提取，得到特征向量；

利用激活函數根據每個所述特征向量計算每個所述增強特征圖的權重值；

按照每個所述權重值對應的通道位置選取每個所述增強特征圖對應的通道并相乘，得到所述第二增強特征子圖集。

3.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，當所述通道抽取融合模型包括第二通道抽取融合子模型時，利用通道抽取融合模型對所述特征圖集進行通道抽取融合處理，得到增強特征圖集，包括：

啟動所述第二通道抽取融合子模型的第二通道選擇流程，對所述特征圖集進行通道選擇，得到第三增強特征子圖集；

啟動所述第二通道抽取融合子模型的第二特征提取流程，對所述特征圖集進行特征提取，得到第四增強特征子圖集；

對所述第三增強特征子圖集和所述第四增強特征子圖集按照通道進行疊加，得到所述增強特征圖集。

4.根據權利要求3所述的方法，其特征在于，啟動所述第二通道抽取融合子模型的第二通道選擇流程，對所述特征圖集進行通道選擇，得到第三增強特征子圖集，包括：

對所述特征圖集中的每個特征圖進行深度可分離卷積操作，得到下采樣特征圖；

計算每個所述下采樣特征圖的特征向量，并利用激活函數根據每個所述特征向量計算每個所述下采樣特征圖的權重值；

按照每個所述權重值對應的通道位置選取每個所述下采樣特征圖對應的通道并相乘，得到所述第三增強特征子圖集。

5.根據權利要求3所述的方法，其特征在于，啟動所述第二通道抽取融合子模型的第二特征提取流程，對所述特征圖集進行特征提取，得到第四增強特征子圖集，包括：

將所述特征圖集中的每個特征圖的長寬尺度降低為原來的一半，得到下采樣特征圖；

計算每個所述下采樣特征圖的特征向量，并利用激活函數根據每個所述特征向量計算每個所述下采樣特征圖的權重值；

按照每個所述權重值對應的通道位置選取每個所述下采樣特征圖對應的通道并相乘，得到所述第四增強特征子圖集。