[发明专利]图像分割方法及相关产品

说明书

本申请实施例公开了一种图像分割方法及相关产品，应用于电子设备，所述电子设备中预先配置图像分割模型，所述方法包括：获取目标图像，所述目标图像中包括预设目标；获取所述目标图像的标签数据集，所述标签数据集包括目标标签数据、背景标签数据和边缘标签数据；将所述标签数据集输入到所述图像分割模型，得到最终分割结果，所述图像分割模型包括预设神经网络模型和预设损失函数，所述图像分割模型经由样本数据输入到所述预设神经网络模型，得到预测结果，并将所述预测结果输入到所述预设损失函数，得到运算结果，通过所述运算结果优化所述神经网络模型的模型参数而得到。采用本申请实施例能够提升目标分割精度。

技术领域

本申请涉及图像处理技术领域，具体涉及一种图像分割方法及相关产品。

背景技术

随着电子设备(如手机、平板电脑等等)的大量普及应用，电子设备能够支持的应用越来越多，功能越来越强大，电子设备向着多样化、个性化的方向发展，成为用户生活中不可缺少的电子用品。

目前来看，图像处理技术越来越流行，例如，图像分割技术，但是现有技术中，以人物分割为例，对分割目标的边缘部分未做任何优化改进，对人物的边缘处理较差，如分割出来的人物边缘往往存在明显的缺失，或将大块的非人体部分错认为人体，无法切合真实人物的边缘，因此，如何提升图像分割精度的问题亟待解决。

发明内容

本申请实施例提供了一种图像分割方法及相关产品，能够提升图像分割精度。

第一方面，本申请实施例提供一种图像分割方法，应用于电子设备，所述电子设备中预先配置图像分割模型，所述方法包括：

获取目标图像，所述目标图像中包括预设目标；

获取所述目标图像的标签数据集，所述标签数据集包括目标标签数据、背景标签数据和边缘标签数据；

将所述标签数据集输入到所述图像分割模型，得到最终分割结果，所述图像分割模型包括预设神经网络模型和预设损失函数，所述图像分割模型经由样本数据输入到所述预设神经网络模型，得到预测结果，并将所述预测结果输入到所述预设损失函数，得到运算结果，通过所述运算结果优化所述神经网络模型的模型参数而得到。

第二方面，本申请实施例提供一种图像分割装置，应用于电子设备，所述图像分割模型架构包括：图像输入装置、标签化处理装置、图像分割模型和输出装置，其中，

所述图像输入装置，用于获取目标图像，所述目标图像中包括预设目标；

所述标签化处理装置，用于获取所述目标图像的标签数据集，所述标签数据集包括目标标签数据、背景标签数据和边缘标签数据；

所述图像分割模型，用于将所述标签数据集输入到所述图像分割模型，得到最终分割结果，所述图像分割模型包括预设神经网络模型和预设损失函数，所述图像分割模型经由样本数据输入到所述预设神经网络模型，得到预测结果，并将所述预测结果输入到所述预设损失函数，得到运算结果，通过所述运算结果优化所述神经网络模型的模型参数而得到；

所述输出装置，用于输出所述最终分割结果。

第三方面，本申请实施例提供一种电子设备，包括处理器、存储器、通信接口以及一个或多个程序，其中，上述一个或多个程序被存储在上述存储器中，并且被配置由上述处理器执行，上述程序包括用于执行本申请实施例第一方面中的步骤的指令。

第四方面，本申请实施例提供了一种计算机可读存储介质，其中，上述计算机可读存储介质存储用于电子数据交换的计算机程序，其中，上述计算机程序使得计算机执行如本申请实施例第一方面中所描述的部分或全部步骤。