图像分割方法、装置、设备及存储介质.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN114332120A(43)申请公布日2022.04.12(21)申请号202111599227.9(22)申请日2021.12.24(71)申请人上海商汤智能科技有限公司地址200233上海市徐汇区桂平路391号3号楼1605A室(72)发明人王娜刘星龙陈翼男(74)专利代理机构深圳市威世博知识产权代理事务所(普通合伙)44280代理人何倚雯(51)Int.Cl.G06T7/11(2017.01)权利要求书2页说明书13页附图3页(54)发明名称图像分割方法、装置、设备及存储介质(57)摘要本申请公开了一种图像分割方法、装置、设备及存储介质。该图像分割方法包括：获取待分割图像；对待分割图像进行第一分割，得到待分割图像关于目标的初始分割结果；基于初始分割结果，从待分割图像中提取包含目标的局部图像；对局部图像进行第二分割，得到待分割图像关于目标的最终分割结果。上述方案，能够提高分割的准确度。CN114332120ACN114332120A权利要求书1/2页1.一种图像分割方法，其特征在于，包括：获取待分割图像；对所述待分割图像进行第一分割，得到所述待分割图像关于目标的初始分割结果；基于所述初始分割结果，从所述待分割图像中提取包含所述目标的局部图像；对所述局部图像进行第二分割，得到所述待分割图像关于所述目标的最终分割结果。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述初始分割结果包括所述待分割图像中各位置属于所述目标的初始概率，所述基于所述初始分割结果，从所述待分割图像中提取包含所述目标的局部图像，包括：基于所述待分割图像中各位置属于所述目标的初始概率，确定所述目标在所述待分割图像中的初始位置；利用所述目标的初始位置对所述待分割图像进行裁剪，得到包含所述目标的局部图像。3.根据权利要求1至2任一项所述的方法，其特征在于，所述第一分割是利用第一分割网络实现的，所述方法还包括以下步骤，以对所述第一分割网络进行训练：利用所述第一分割网络对第一样本数据进行第一分割，得到第一分割结果；获取所述第一分割结果对应的第一损失，并基于所述第一损失调整所述第一分割网络的网络参数；和/或，所述第二分割是利用第二分割网络实现的；所述方法还包括以下步骤，以对所述第二分割网络进行训练：利用所述第二分割网络对第二样本数据进行第二分割，得到第二分割结果；获取所述第二分割结果对应的第二损失，并基于所述第二损失调整所述第二分割网络的网络参数。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述获取所述第一分割结果对应的第一损失或获取所述第二分割结果对应的第二损失，包括：将所述第一损失作为目标损失以及将所述第一分割结果作为目标分割结果，或将所述第二损失作为目标损失以及将所述第二分割结果作为目标分割结果；基于所述目标分割结果，获得第一类损失以及第二类损失；对所述第一类损失和第二类损失进行加权处理，得到所述目标损失。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述第一类损失为指数对数损失，和/或，所述第二类损失为加权指数交叉熵损失。6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述第二类损失为加权指数交叉熵损失，所述目标分割结果包括对应样本数据中的不同位置属于所述目标的目标概率；基于所述目标分割结果，获得第二类损失，包括：基于各所述位置对应的目标概率，得到各所述位置属于至少一种预设类别的类别概率，其中，所述至少一种预设类别包括所述位置属于所述目标和所述位置不属于所述目标中的至少一种；对各所述预设类别的类别概率进行对数处理，得到各所述预设类别对应的对数处理结果；对于各所述预设类别，利用所述预设类别对应的频率统计参数与所述对数处理结果，2CN114332120A权利要求书2/2页得到所述预设类别的类别损失，其中，所述频率统计参数基于属于各所述预设类别的位置数量确定的；利用各所述预设类别的类别损失，得到所述加权指数交叉熵损失。7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述预设类别的频率统计参数为所有所述预设类别的频率之和与所述预设类别的频率之间的比值，所述预设类别的频率为属于所述预设类别的位置数量与位置总数量之间的比值；和/或，所述利用所述预设类别对应的频率统计参数与所述对数处理结果，得到所述预设类别的类别损失，包括：将所述预设类别对应的频率统计参数与所述对数处理结果的乘积，作为所述预设类别的类别损失。8.根据权利要求3‑7任一项所述的方法，其特征在于，在所述利用所述第一分割网络对第一样本数据进行第一分割，得到第一分割结果，以及所述利用所述第二分割网络对第二样本数据进行第二分割，得到第二分割结果之前，所述方法还包括：对所述第一样本数据和所述第二样本数据进行数据增强，所述数据增强的方式包括添加随机高斯噪声、进行随机