[發明專利]圖像分割方法、圖像分割模型的訓練方法和裝置

在審

• 申請號: 202011462426.0
• 申請日: 2020-12-10
• 公開（公告）號: CN112489063A
• 公開（公告）日: 2021-03-12
• 發明（設計）人: 李虎
• 申請（專利權）人: 北京金山云網絡技術有限公司
• 主分類號: G06T7/12
• 分類號: G06T7/12;G06T7/181;G06K9/46;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08;G06N20/00
• 代理公司: 北京超凡宏宇專利代理事務所(特殊普通合伙) 11463
• 代理人: 徐麗

1.一種圖像分割方法，其特征在于，所述方法包括：

獲取包含有目標人像的待處理圖像；

將所述待處理圖像輸入至預先訓練完成的圖像分割模型；其中，所述圖像分割模型包括第一子模型和第二子模型；

通過所述第一子模型，識別所述目標人像的邊緣位置所在的目標區域；

通過所述第二子模型，從所述目標區域中識別所述目標人像的邊緣位置，基于所述目標人像的邊緣位置從所述待處理圖像分割所述目標人像。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述第一子模型包括第一編碼網絡和第一解碼網絡；

所述通過所述第一子模型，識別所述目標人像的邊緣位置所在的目標區域的步驟，包括：

通過所述第一編碼網絡，從所述待處理圖像中提取所述目標人像的邊緣特征；通過所述第一解碼網絡，根據所述邊緣特征，確定所述目標人像的邊緣位置所在的目標區域。

3.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，所述第一子模型包括多個依次連接的第一編碼網絡和第一解碼網絡；

所述通過所述第一編碼網絡，從所述待處理圖像中提取所述目標人像的邊緣特征的步驟，包括：

通過第一個所述第一編碼網絡，從所述待處理圖像中提取所述目標人像的邊緣特征，并對所述邊緣特征進行池化操作，得到分辨率低于所述邊緣特征的高維特征；將所述邊緣特征輸入至第一個所述第一解碼網絡，將所述高維特征輸入至第二個所述第一編碼網絡；

通過第二個所述第一編碼網絡，從所述高維特征中提取所述目標人像的高維邊緣特征，并對所述高維邊緣特征進行池化操作，得到分辨率低于所述高維邊緣特征的高維特征；將所述高維邊緣特征輸入至第二個所述第一解碼網絡，將分辨率低于所述高維邊緣特征的高維特征輸入至第三個所述第一編碼網絡；

將第三個所述第一編碼網絡作為新的第二個所述第一編碼網絡，將分辨率低于所述高維邊緣特征的高維特征作為新的高維特征，將第三個所述第一解碼網絡作為新的第二個第一解碼網絡，繼續執行通過第二個所述第一編碼網絡，從所述高維特征中提取所述目標人像的高維邊緣特征，并對所述高維邊緣特征進行池化操作，得到分辨率低于所述高維邊緣特征的高維特征的步驟，直到所述第一子模型包括的第一編碼網絡均從所述高維特征中提取了所述目標人像的邊緣特征。

4.根據權利要求3所述的方法，其特征在于，所述通過所述第一解碼網絡，根據所述邊緣特征，確定所述目標人像的邊緣位置所在的目標區域的步驟，包括：

通過第一個所述第一解碼網絡對第二個所述第一解碼網絡輸出的圖像特征進行上采樣處理，得到上采樣圖像，并將所述上采樣圖像與第一個所述第一編碼網絡輸出的邊緣特征進行疊加，對疊加后的圖像進行卷積處理，得到所述目標人像的邊緣位置所在的目標區域；

其中，第二個所述第一解碼網絡輸出的圖像特征包括：對第三個所述第一解碼網絡輸出的圖像特征進行上采樣處理，得到上采樣圖像，將所述上采樣圖像與第二個所述第一編碼網絡輸出的高維邊緣進行疊加，對疊加后的圖像進行卷積處理，得到第二個所述第一解碼網絡輸出的圖像特征。

5.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述第二子模型包括第二編碼網絡和第二解碼網絡；

所述通過所述第二子模型，從所述目標區域中識別所述目標人像的邊緣位置的步驟，包括：

通過所述第二編碼網絡，對指示所述目標人像的邊緣位置所在的目標區域的圖像與所述待處理圖像的加和圖像進行邊緣特征提取，得到所述加和圖像中目標人像的邊緣特征；

通過所述第二解碼網絡，根據所述加和圖像中目標人像的邊緣特征，確定所述目標人像的邊緣位置。