[發明專利]實例分割方法、裝置、電子設備及存儲介質

在審

• 申請號: 202010733970.8
• 申請日: 2020-07-24
• 公開（公告）號: CN113971671A
• 公開（公告）日: 2022-01-25
• 發明（設計）人: 楊杰;劉西洋
• 申請（專利權）人: 順豐科技有限公司
• 主分類號: G06T7/10
• 分類號: G06T7/10
• 代理公司: 深圳紫藤知識產權代理有限公司 44570
• 代理人: 遠明

本申請提供一種實例分割方法、裝置、電子設備及計算機可讀存儲介質。該實例分割方法包括：對待分割圖像進行特征提取處理，得到所述待分割圖像的第一全局特征圖；根據所述第一全局特征圖進行特征預測，得到所述待分割圖像的第一實例特征圖、第一動態卷積特征圖、以及第一分類特征圖；根據所述第一實例特征圖和所述第一動態卷積特征圖，獲取所述待分割圖像的二值化分割圖；根據所述二值化分割圖和所述第一分類特征圖，得到所述待分割圖像的實例分割結果。本申請中避免了對ROI區域進行特征提取過程中的位置信息損失的問題，提高了實例分割的預測精度。

技術領域

本申請涉及計算機視覺技術領域，具體涉及一種實例分割方法、裝置、電子設備及計算機可讀存儲介質。

背景技術

計算機視覺是用各種成像系統代替視覺器官作為輸入敏感手段，由計算機來代替大腦完成處理和解釋。其中，實例分割是計算機視覺中的常用處理任務。實例分割，是對圖像中每個物體進行區分和標注。實例分割對于行為識別、公共安全、視頻監控等領域具有重大的指導意義。

現有的實例分割一般是基于目標檢測算法來完成的，比如在目標檢測算法得到的目標邊框的基礎上，即得到目標的ROI(region of interest，感興趣區域)的基礎上，對ROI進行區域特征提取，并經過一系列mask卷積之后得到目標的分割結果。

但是，由于在對ROI進行特征提取過程中，會對特征層進行尺度調整和縮放，這會造成特征圖的位置信息損失，從而造成實例分割的預測精度降低的問題。

發明內容

本申請提供一種實例分割方法、裝置、電子設備及計算機可讀存儲介質，旨在解決由于現有實例分割方法在對ROI區域進行特征提取過程中對特征層進行尺度調整和縮放，造成特征圖的位置信息損失，進而造成實例分割的預測精度低的問題。

第一方面，本申請提供一種實例分割方法，所述方法包括：

對待分割圖像進行特征提取處理，得到所述待分割圖像的第一全局特征圖；

根據所述第一全局特征圖進行特征預測，得到所述待分割圖像的第一實例特征圖、第一動態卷積特征圖、以及第一分類特征圖；

根據所述第一實例特征圖和所述第一動態卷積特征圖，獲取所述待分割圖像的二值化分割圖；

根據所述二值化分割圖和所述第一分類特征圖，得到所述待分割圖像的實例分割結果。

第二方面，本申請提供一種實例分割裝置，所述實例分割裝置包括：

第一特征提取單元，用于對待分割圖像進行特征提取處理，得到所述待分割圖像的第一全局特征圖；

第二特征提取單元，用于根據所述第一全局特征圖進行特征預測，得到所述待分割圖像的第一實例特征圖、第一動態卷積特征圖、以及第一分類特征圖；

分割單元，用于根據所述第一實例特征圖和所述第一動態卷積特征圖，獲取所述待分割圖像的二值化分割圖；

確定單元，用于根據所述二值化分割圖和所述第一分類特征圖，得到所述待分割圖像的實例分割結果。

在本申請一種可能的實現方式中，所述分割單元具體還用于：

根據所述第一動態卷積特征圖，獲取所述第一實例特征圖的卷積核大小；

根據所述卷積核大小，對所述第一實例特征圖進行卷積計算，得到所述待分割圖像的像素點特征圖；

根據預設像素點閾值，對所述像素點特征圖進行二值化處理，得到所述待分割圖像的二值化分割圖。

在本申請一種可能的實現方式中，所述分割單元具體還用于：