[發明專利]影像分割網絡的訓練方法和裝置

在審

• 申請號: 202110758609.5
• 申請日: 2021-07-05
• 公開（公告）號: CN113487483A
• 公開（公告）日: 2021-10-08
• 發明（設計）人: 劉涵
• 申請（專利權）人: 上海商湯智能科技有限公司
• 主分類號: G06T3/40
• 分類號: G06T3/40;G06T7/10;G06K9/62;G06K9/00
• 代理公司: 北京博思佳知識產權代理有限公司 11415
• 代理人: 靳玫

1.一種影像分割網絡的訓練方法，其特征在于，所述方法包括：

獲取初始影像分割網絡從遙感影像樣本中提取的第一樣本特征以及初始影像超分網絡從所述遙感影像樣本中提取的第二樣本特征；

對所述初始影像分割網絡和所述初始影像超分網絡進行聯合訓練，得到目標影像分割網絡和目標影像超分網絡，所述目標影像分割網絡基于所述初始影像分割網絡從所述遙感影像樣本中提取的第一樣本特征與所述初始影像超分網絡從所述遙感影像樣本中提取的第二樣本特征之間的差異訓練得到。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述遙感影像樣本包括第一通道，還包括第二通道和第三通道中的至少一者；其中，

所述第一通道包括所述遙感影像樣本的光譜特征；

所述第二通道包括所述遙感影像樣本中各像素點的地形特征；

所述第三通道包括所述遙感影像樣本中各像素點的地理位置特征。

3.根據權利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述對所述初始影像分割網絡和所述初始影像超分網絡進行聯合訓練，得到目標影像分割網絡和目標影像超分網絡，包括：

通過所述初始影像分割網絡獲取所述遙感影像樣本中各像素點對應的預測地表覆蓋類別，確定所述遙感影像樣本中各個像素點的預測地表覆蓋類別與真實地表覆蓋類別之間的第一損失；

通過所述初始影像超分網絡獲取所述遙感影像樣本對應的超分影像，確定所述超分影像與參考影像之間的第二損失，所述參考影像與所述遙感影像樣本為同一區域的遙感影像，且所述參考影像的分辨率高于所述遙感影像樣本的分辨率；

獲取所述初始影像分割網絡從所述遙感影像樣本中提取的第一樣本特征與所述初始影像超分網絡從所述遙感影像樣本中提取的第二樣本特征之間的第三損失；

基于所述第一損失、第二損失和第三損失生成目標損失，基于所述目標損失對所述初始影像分割網絡和所述初始影像超分網絡進行聯合訓練，得到所述目標影像分割網絡和所述目標影像超分網絡。

4.根據權利要求3所述的方法，其特征在于，所述基于所述第一損失、第二損失和第三損失生成目標損失，包括：

對所述第一損失、第二損失和第三損失進行加權平均，得到目標損失。

5.根據權利要求1-4任一所述的方法，其特征在于，所述獲取初始影像分割網絡從遙感影像樣本中提取的第一樣本特征以及初始影像超分網絡從所述遙感影像樣本中提取的第二樣本特征，包括：

獲取所述初始影像分割網絡中的第一初始特征提取子網絡對所述遙感影像樣本進行特征提取得到的所述遙感影像樣本的第一樣本特征，所述第一樣本特征用于所述初始影像分割網絡中的初始影像分割子網絡獲取所述遙感影像樣本對應的地表覆蓋分布圖；

獲取所述初始影像超分網絡中的第二初始特征提取子網絡對所述遙感影像樣本進行特征提取得到的所述遙感影像樣本的第二樣本特征，所述第二樣本特征用于所述初始影像超分網絡中的初始影像超分子網絡對所述遙感影像樣本進行超分辨率處理。

6.根據權利要求5所述的方法，其特征在于，所述第一初始特征提取子網絡包括特征提取單元和第一卷積處理單元，所述特征提取單元用于對所述遙感影像樣本進行特征提取，得到所述遙感影像樣本的初始樣本特征，所述第一卷積處理單元用于對所述初始樣本特征進行卷積處理，得到所述第一樣本特征；

所述第二初始特征提取子網絡包括所述特征提取單元、第二卷積處理單元和上采樣單元，所述第二卷積處理單元用于對所述初始樣本特征進行卷積處理，所述上采樣單元用于對所述第二卷積處理單元輸出的特征進行上采樣處理，得到所述第二樣本特征；

其中，所述特征提取單元包括多個并聯的特征提取分支，不同的特征提取分支用于輸出不同分辨率的特征，所述初始樣本特征包括各個特征提取分支輸出的特征。

7.根據權利要求6所述的方法，其特征在于，所述方法還包括：

將所述多個并聯的特征提取分支分別輸出的特征上采樣到同一分辨率；

對各個特征提取分支對應的上采樣后的特征進行合并，得到所述初始樣本特征，其中，所述初始樣本特征的通道數等于各個特征提取分支輸出的特征的通道數之和。