[發明專利]圖像分割模型的訓練方法、裝置、電子設備和存儲介質

在審

• 申請號: 202011475015.5
• 申請日: 2020-12-14
• 公開（公告）號: CN112508974A
• 公開（公告）日: 2021-03-16
• 發明（設計）人: 孫陽;李程;宋叢禮;萬鵬飛;鄭文
• 申請（專利權）人: 北京達佳互聯信息技術有限公司
• 主分類號: G06T7/12
• 分類號: G06T7/12;G06T7/194
• 代理公司: 北京博思佳知識產權代理有限公司 11415
• 代理人: 王茹

1.一種圖像分割模型的訓練方法，其特征在于，包括：

獲取包括第一圖像和第二圖像的訓練樣本，所述第一圖像包括對應于目標對象的目標區域和所述目標區域之外的背景區域，所述第一圖像對應的標準分割圖像用于指示所述目標區域和所述背景區域的相對位置關系，所述第二圖像由所述第一圖像經過數據擴增處理得到；

將所述訓練樣本輸入待訓練模型，以獲取所述待訓練模型對所述訓練樣本中的所述目標對象進行分割處理后輸出的第一分割圖像和第二分割圖像，所述第一分割圖像對應于所述第一圖像，所述第二分割圖像對應于所述第二圖像；

根據所述第一分割圖像和所述標準分割圖像之間的差值，得到獨立分割損失，并根據所述第一分割圖像和所述第二分割圖像之間的差值，得到關聯分割損失；

結合所述獨立分割損失和所述關聯分割損失得到所述待訓練模型的綜合分割損失，并根據所述綜合分割損失訓練所述待訓練模型以得到所述圖像分割模型。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述根據所述第一分割圖像和所述標準分割圖像之間的差值，得到獨立分割損失，包括：

基于所述第一分割圖像與所述標準分割圖像中各像素點的預測概率值，利用交叉墑損失函數計算所述獨立分割損失，其中，任一像素點的預測概率值用于表征該像素點位于所述目標區域或所述背景區域的概率。

3.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述數據擴增處理包括為所述第一圖像添加光線信息，所述根據所述第一分割圖像和所述第二分割圖像之間的差值，得到關聯分割損失，包括：

獲取所述第一分割圖像與所述第二分割圖像中各像素點分別對應的基本特征向量，任一像素點對應的所述基本特征向量用于表征所述待訓練模型對該像素點位于所述目標區域的預測概率值的大小；

確定所述第一分割圖像與所述第二分割圖像中的各相應像素點分別對應的所述基本特征向量之間的向量距離，所述第一分割圖像中的任一像素點與所述第二分割圖像中相同位置的像素點互為所述相應像素點；

將所述各像素點分別對應的所述向量距離的平均值作為所述關聯分割損失。

4.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述數據擴增處理包括對所述第一圖像進行仿射變換，所述根據所述第一分割圖像和所述第二分割圖像之間的差值，得到關聯分割損失，包括：

對所述第一分割圖像進行所述仿射變換以得到第一變換分割圖像，并將所述第一變換分割圖像與所述第二分割圖像作為關聯分割圖像；或者，對所述第二分割圖像進行對應于所述仿射變換的逆變換以得到第二變換分割圖像，并將所述第一分割圖像與所述第二變換分割圖像作為關聯分割圖像；

獲取作為關聯分割圖像的兩圖像中各像素點分別對應的基本特征向量，并確定所述基本特征向量之間的向量距離，任一像素點對應的所述基本特征向量用于表征所述待訓練模型對該像素點位于所述目標區域的預測概率值的大小；

將所述各像素點對應的所述向量距離的平均值作為所述關聯分割損失。

5.一種圖像分割方法，其特征在于，包括：

獲取待分割圖像，所述待分割圖像包括對應于待分割對象的對象區域和所述對象區域之外的背景區域；

將所述待分割圖像輸入圖像分割模型，以獲取所述圖像分割模型對所述待分割圖像中的所述目標對象進行分割處理后輸出的分割后圖像，所述圖像分割模型通過如權利要求1至4中任一項所述的圖像分割模型的訓練方法預訓練得到。