[发明专利]目标查询方法、装置、设备及存储介质

说明书

本申请提供一种目标查询方法、装置、设备及存储介质，该方法包括：获取第一图像、第二图像及所述第二图像的标签信息，其中，所述第二图像为包含待查询目标的图像，所述标签信息为预先在所述第二图像中标注的待查询目标的信息；分别对所述第一图像和所述第二图像进行多个不同尺度的特征提取，生成多个不同尺度的第一特征图和多个不同尺度的第二特征图；根据所述多个不同尺度的第二特征图和所述第二图像的标签信息，以及相应尺度的第一特征图，确定所述第一图像中的待查询目标。本申请能够将第一图像和第二图像表达为多个不同尺度的特征，提高第一图像和第二图像的特征表达能力，进而提高目标查询的精准度。

技术领域

本申请涉及图像处理技术领域，尤其涉及一种目标查询方法、装置、设备及存储介质。

背景技术

目标查询可以通过图像语义分割的方式查询图像中包含的目标。图像语义分割包括单样本图像语义分割。单样本图像语义分割旨在对于某一类别的物体仅仅使用单一样本训练，就能使得分割模型具备识别该物体所有像素的能力。传统图像语义分割要求对所有类别的物体都有大量的训练图像来保证模型性能，因此带来了极高的标注成本。单样本语义分割问题的提出和解决方案对于降低标注成本有重大的意义。

其中，单样本图像语义分割的深度学习模型是对查询集图像和支持集图像分别进行特征提取，其中，查询集图像为需要进行目标查询的图像，支持集图像中包含待查询的目标。支持集图像中待查询的目标预先经过标注得到标签信息。结合标签信息，通过支持集图像的特征和查询集图像的特征之间的相似性，确定查询集图像中的目标。

发明内容

本申请实施例提供一种目标查询方法、装置、设备及存储介质，以解决目前目标查询的精度低的问题。

第一方面，本申请实施例提供一种目标查询方法，包括：

获取第一图像、第二图像及所述第二图像的标签信息，其中，所述第二图像为包含待查询目标的图像，所述标签信息为预先在所述第二图像中标注的待查询目标的信息；

分别对所述第一图像和所述第二图像进行多个不同尺度的特征提取，生成多个不同尺度的第一特征图和多个不同尺度的第二特征图；

根据所述多个不同尺度的第二特征图和所述第二图像的标签信息，以及相应尺度的第一特征图，确定所述第一图像中的待查询目标。

在一种可能的实施方式中，根据所述多个不同尺度的第二特征图和所述第二图像的标签信息，以及相应尺度的第一特征图，确定所述第一图像中的待查询目标，包括：

根据多个不同尺度的所述第二特征图、所述第二图像的标签信息和对应尺度的第一特征图确定多个不同尺度的相似度图；一个尺度的相似度图表征该尺度的第一特征图和第二特征图的相似性；

将多个不同尺度的相似度图整合，得到整合后的相似度图；

根据整合后的相似度图，确定所述第一图像中的待查询目标。

在一种可能的实施方式中，根据多个不同尺度的所述第二特征图、所述第二图像的标签信息和对应尺度的第一特征图确定多个不同尺度的相似度图，包括：

根据多个不同尺度的第二特征图和所述第二图像的标签信息，确定多个不同尺度的第二特征向量；

将所述多个不同尺度的第二特征向量与相应尺度的所述第一特征图逐元素相乘，得到多个不同尺度的相似度图。

在一种可能的实施方式中，将多个不同尺度的相似度图整合，得到整合后的相似度图，包括：

对多个不同尺度的相似度图进行上采样，得到多个尺度相同的相似度图；

对多个尺度相同的相似度图相加，得到整合后的相似度图。

在一种可能的实施方式中，将多个不同尺度的相似度图整合，得到整合后的相似度图，包括：