[發明專利]圖像分割方法、裝置、計算機設備和存儲介質

在審

• 申請號: 202010697277.X
• 申請日: 2020-07-20
• 公開（公告）號: CN111814898A
• 公開（公告）日: 2020-10-23
• 發明（設計）人: 丁子凡
• 申請（專利權）人: 上海眼控科技股份有限公司
• 主分類號: G06K9/62
• 分類號: G06K9/62;G06T7/143;G06N3/04
• 代理公司: 廣州華進聯合專利商標代理有限公司 44224
• 代理人: 姜曉云

1.一種圖像分割方法，所述方法包括：

獲取待分割圖像，所述待分割圖像包括多個不同類別的對象；

對所述待分割圖像進行初始特征的提取，得到初始特征圖；

從所述初始特征圖中提取出對應各對象的對象內部特征信息和對象間特征信息；

根據所述對象內部特征信息、對象間特征信息以及所述初始特征圖，得到對應各對象的分割結果。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述從所述初始特征圖中提取出對應各對象的對象內部特征信息和對象間特征信息，包括：

基于預設卷積核，對所述初始特征圖進行卷積處理，得到尺寸不變、分類數量增加至第一數量的第一空間特征圖；

根據所述第一空間特征圖，確定所述初始特征圖中不同像素點為同一對象的概率值，生成對應所述初始特征圖的概率特征圖；

基于所述概率特征圖以及所述第一空間特征圖，生成對應不同對象的對象內部特征信息和對象間特征信息。

3.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，所述根據所述第一空間特征圖，確定所述初始特征圖中不同像素點為同一對象的概率值，生成對應所述初始特征圖的概率特征圖，包括：

通過單位尺寸的卷積核對所述第一空間特征圖進行卷積操作，得到尺寸不變、分類數量增加至第二數量的第二空間特征圖，所述第二數量大于所述第一數量；

對所述第二空間特征圖進行維度轉換，得到對應所述初始特征圖中不同像素點為同一對象的概率值，生成對應所述初始特征圖的概率特征圖。

4.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于所述概率特征圖以及所述第一空間特征圖，生成對應不同對象的對象內部特征信息和對象間特征信息，包括：

根據所述概率特征圖，生成所述初始特征圖中不同像素點為同一對象的第一分類矩陣以及不為同一對象的第二分類矩陣；

根據所述第一空間特征圖，生成對應的特征矩陣；

根據所述特征矩陣以及所述第一分類矩陣，生成對應不同對象的對象內部特征信息；

根據所述特征矩陣以及所述第二分類矩陣，生成對應不同對象的對象間特征信息。

5.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于預設卷積核，對所述初始特征圖進行卷積處理，得到尺寸不變、分類數量增加至第一通道數量的第一空間特征圖，包括：

使用單位尺寸長度的第一卷積核以及單位尺寸寬度的第二卷積核，分別對所述初始特征圖進行卷積操作，分別得到對應所述第一卷積核卷積操作的第一卷積結果以及對應所述第二卷積核卷積操作的第二卷積結果；

通過所述第二卷積核對所述第一卷積結果進行二次卷積，得到第三卷積結果；

通過所述第一卷積核對所述第二卷積結果進行二次卷積，得到第四卷積結果；

將所述第三卷積結果以及第四卷積結果進行合并處理，生成第一空間特征圖。

6.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，所述根據所述第一空間特征圖，生成對應所述初始特征圖的概率特征圖是通過預先訓練的概率特征生成模型進行的；

所述概率特征生成模型的生成方式包括：

獲取訓練集圖像；

對所述訓練集圖像中各對象進行標注，得到批注后的訓練集圖像；

基于所述批注后的訓練集圖像，生成對應的標準概率特征圖；

根據所述訓練集圖像，生成對應的第一空間特征訓練圖；

將所述第一空間特征訓練圖輸入構建的初始概率特征生成模型，生成對應所述訓練集圖像的概率特征訓練圖；

基于所述概率特征訓練圖以及所述標準概率特征圖，計算所述初始概率特征生成模型的損失值；

通過所述損失值調整所述初始概率特征生成模型的訓練參數，并基于調整后的訓練參數對所述初始概率特征生成模型進行迭代訓練，得到訓練完成的概率特征生成模型。