目标图像中的对象轮廓的标注方法及装置、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CN113838076A(43)申请公布日2021.12.24(21)申请号202010591353.9(22)申请日2020.06.24(71)申请人深圳市中兴微电子技术有限公司地址518055广东省深圳市南山区西丽街道留仙大道中兴工业园(72)发明人相岩张晓徐科朱方(74)专利代理机构北京康信知识产权代理有限责任公司11240代理人江舟(51)Int.Cl.G06T7/13(2017.01)权利要求书2页说明书10页附图5页(54)发明名称目标图像中的对象轮廓的标注方法及装置、存储介质(57)摘要本发明实施例提供了一种目标图像中的对象轮廓的标注方法及装置、存储介质和电子装置，方法包括获取目标图像的目标图像特征，目标图像中包括目标对象，目标对象为目标类型；将目标图像特征输入到目标生成器中；获取目标生成器生成的目标图像的目标掩膜，目标掩膜用于标注目标对象的轮廓的方法，通过本发明实施例，解决了弱监督情况下识别对象轮廓效率低的问题，进而达到了提高对象轮廓识别效率的效果。CN113838076ACN113838076A权利要求书1/2页1.一种目标图像中的对象轮廓的标注方法，其特征在于，包括：获取目标图像的目标图像特征，其中，所述目标图像中包括目标对象，所述目标对象为目标类型；将所述目标图像特征输入到目标生成器中，其中，所述目标生成器为使用样本图像训练的对抗生成式网络中的生成器，所述对抗生成式网络包括所述目标生成器与判别器，所述目标生成器用于在获取到所述样本图像的第一图像特征后，生成所述样本图像的第一掩膜，所述判别器用于在接收到擦除与所述第一掩膜对应的像素的样本图像后，识别擦除所述像素后的所述样本图像中的样本对象的类型，所述样本对象的类型用于训练所述目标生成器中的参数；获取所述目标生成器生成的所述目标图像的目标掩膜，其中，所述目标掩膜用于标注所述目标对象的轮廓。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在将所述目标图像特征输入到所述目标生成器中之前，所述方法还包括：获取所述样本图像的第一图像特征；将所述第一图像特征输入到所述目标生成器中，生成所述样本图像的所述第一掩膜；擦除与所述第一掩膜对应的像素，得到第一图像；将所述第一图像与所述样本图像输入到所述判别器中，以训练所述判别器；将所述第一图像输入到所述目标生成器中，以训练所述目标生成器。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述将所述第一图像与所述样本图像输入到所述判别器中，以训练所述判别器包括：在将所述第一图像与所述样本图像输入到所述判别器中之后，计算所述判别器的第一损失；使用所述第一损失调整所述判别器中的参数。4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述将所述第一图像输入到所述目标生成器中，以训练所述目标生成器包括：获取所述判别器输入所述第一图像后，输出的所述第一图像中的第一对象的第一类型；计算所述目标生成器在所述第一类型下的第二损失；使用所述第二损失调整所述目标生成器中的参数。5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述获取目标图像的目标图像特征包括：获取所述目标图像；将所述目标图像输入到目标模型中，其中，所述目标模型为删除预训练的第一模型的全连接层后得到的模型；获取所述目标模型输出的所述目标图像的所述目标图像特征。6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，在将所述目标图像输入到所述目标模型中之前，所述方法还包括：获取所述样本图像；使用所述样本图像训练第二模型，得到训练后的所述第一模型，其中，所述第二模型为训练前的所述第一模型；2CN113838076A权利要求书2/2页删除所述第一模型的全连接层，得到所述目标模型。7.根据权利要求5或6所述的方法，其特征在于，所述判别器与所述第一模型的卷积层包括不同膨胀系数的空洞卷积。8.一种目标图像中的对象轮廓的标注装置，其特征在于，包括：第一获取单元，用于获取目标图像的目标图像特征，其中，所述目标图像中包括目标对象，所述目标对象为目标类型；第一输入单元，用于将所述目标图像特征输入到目标生成器中，其中，所述目标生成器为使用样本图像训练的对抗生成式网络中的生成器，所述对抗生成式网络包括所述目标生成器与判别器，所述目标生成器用于在获取到所述样本图像的第一图像特征后，生成所述样本图像的第一掩膜，所述判别器用于在接收到擦除与所述第一掩膜对应的像素的样本图像后，识别擦除所述像素后的所述样本图像中的样本对象的类型，所述样本对象的类型用于训练所述目标生成器中的参数；第二获取单元，用于获取所述目标生成器生成的所述目标图像的目标掩膜，其中，所述目标掩膜用于标注所述目标对象的轮廓。9.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质中存储有计算机程序，其中，所述计算机程