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(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CN109472799A(43)申请公布日2019.03.15(21)申请号201811172467.9(22)申请日2018.10.09(71)申请人清华大学地址100084北京市海淀区清华园(72)发明人徐枫刘聪颖雍俊海(74)专利代理机构北京清亦华知识产权代理事务所(普通合伙)11201代理人张润(51)Int.Cl.G06T7/12(2017.01)G06T7/194(2017.01)G06K9/62(2006.01)权利要求书2页说明书7页附图2页(54)发明名称基于深度学习的图像分割方法及装置(57)摘要本发明公开了一种基于深度学习的图像分割方法及装置,其中,方法包括:使用轮廓数据集对轮廓分支进行训练,并使用带类平衡的交叉熵lossc_side对训练的轮廓分支进行约束,通过梯度反向传播更新轮廓分支的参数,在lossc_side收敛后,固定轮廓分支的参数,以得到轮廓分支网络模型;使用自有数据集对形状分支进行训练,并使用losss对训练的形状分支进行约束,通过梯度反向传播更新形状分支的参数,以得到形状分支网络模型;根据轮廓分支网络模型和形状分支网络模型对待分割图像进行预测,以得到待分割图像的分割结果。该方法实现对图像中前景物体的分割,从而可以在不使用交互指导下提高图像分割的准确率,简单易实现。CN109472799ACN109472799A权利要求书1/2页1.一种基于深度学习的图像分割方法,其特征在于,包括以下步骤:使用轮廓数据集对轮廓分支进行训练,并使用带类平衡的交叉熵lossc_side对训练的轮廓分支进行约束,通过梯度反向传播更新所述轮廓分支的参数,在lossc_side收敛后,固定所述轮廓分支的参数,以得到轮廓分支网络模型;使用自有数据集对形状分支进行训练,并使用losss对训练的所述形状分支进行约束,通过所述梯度反向传播更新所述形状分支的参数,以得到形状分支网络模型;以及根据所述轮廓分支网络模型和所述形状分支网络模型对待分割图像进行预测,以得到所述待分割图像的分割结果。2.根据权利要求1所述的基于深度学习的图像分割方法,其特征在于,所述根据所述轮廓分支网络模型和所述形状分支网络模型对待分割图像进行预测,进一步包括:输入所述待分割图像在所述形状分支网络模型的多个池化层之后得到形状特征图,并将所述形状特征图上采样到预设分辨率后拼接构成前景形状特征图金字塔;输入所述待分割图像在所述轮廓分支网络模型的多个池化层之后得到轮廓特征图,并将所述轮廓特征图上采样到所述预设分辨率后拼接构成前景轮廓特征图金字塔。3.根据权利要求2所述的基于深度学习的图像分割方法,其特征在于,所述根据所述轮廓分支网络模型和所述形状分支网络模型对待分割图像进行预测,以得到所述待分割图像的分割结果,进一步包括:通过多层感知器融合所述前景形状特征图金字塔和所述前景轮廓特征图金字塔,以得到所述待分割图像的分割结果。4.根据权利要求1-3任一项所述的基于深度学习的图像分割方法,其特征在于,所述待分割图像包括所述待分割图像的高、待分割图像的宽和待分割图像的通道数中的一种或多种。5.根据权利要求1所述的基于深度学习的图像分割方法,其特征在于,其中,形状分支和多层感知器训练式为:其中,Npos、Nneg和Ntotal分别表示CGT中为是轮廓的像素数、不是轮廓的像素数和总像素数,lpos表示轮廓的标注值,lneg表示为不是轮廓的标注值,CGT表示轮廓数据集中每张训练图片Itrain对应的前景掩码标注图片;形状分支及多层感知器的losss为:losss=αlosss_side+(1-α)losss_main,其中,α是制衡特征loss和主路loss比重的参数,losss_side和losss_main为类平衡的交叉熵。6.一种基于深度学习的图像分割装置,其特征在于,包括:轮廓分支网络模型训练模块,用于使用轮廓数据集对轮廓分支进行训练,并使用带类平衡的交叉熵lossc_side对训练的轮廓分支进行约束,通过梯度反向传播更新所述轮廓分支的参数,在lossc_side收敛后,固定所述轮廓分支的参数,以得到轮廓分支网络模型;形状分支网络模型训练模块,用于使用自有数据集对形状分支进行训练,并使用losss对训练的所述形状分支进行约束,通过所述梯度反向传播更新所述形状分支的参数,以得2CN109472799A权利要求书2/2页到形状分支网络模型;以及融合模块,用于根据所述轮廓分支网络模型和所述形状分支网络模型对待分割图像进行预测,以得到所述待分割图像的分割结果。7.根据权利要求6所述的基于深度学习的图像分割装置,其特征在于,所述融合模块进一步用于输入所述待分割图像在所述形状分支网络模型的多个池化层之后得