[发明专利]分割网络的训练及目标分割方法、相关设备

权利要求书

1.一种分割网络的训练方法，其特征在于，包括：

利用分割网络对包含至少一个目标的训练图像处理，得到主要目标的第一关节点拓扑图，所述主要目标是所述至少一个目标中的目标；

利用所述分割网络对所述第一关节点拓扑图和所述训练图像的公共特征图融合，得到融合特征图；

利用所述分割网络对所述融合特征图进行目标分割，得到第一目标分割结果；

基于所述第一目标分割结果获取第一损失；

至少基于所述第一损失调整所述分割网络的参数。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述利用分割网络对包含至少一个目标的训练图像处理得到主要目标的第一关节点拓扑图，包括：

利用分割网络对所述训练图像进行特征提取得到所述公共特征图；

利用所述分割网络对所述公共特征图进行关键点提取得到第一关键点热力图，并基于所述第一关键点热力图生成所述至少一个目标的第二关节点拓扑图；

利用所述分割网络对所述第二关节点拓扑图进行处理，得到所述第一关节点拓扑图。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述利用所述分割网络对所述第二关节点拓扑图进行处理，得到所述第一关节点拓扑图，包括：

利用所述分割网络基于所述第二关节点拓扑图中同一目标的关键点的占比和分布情况，从所述第二关节点拓扑图中分离出所述第一关节点拓扑图。

利用所述分割网络对所述第一关节点拓扑图进行特征提取，得到第一特征提取结果，将所述第一特征提取结果作为新的所述第一关节点拓扑图。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法进一步包括：

利用所述分割网络对所述融合特征图进行关键点提取得到第二关键点热力图，并基于所述第二关键点热力图生成所述主要目标的第三关节点拓扑图。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述方法进一步包括：

基于所述第三关节点拓扑图构建第二损失。

所述至少基于所述第一损失调整所述分割网络的参数，包括：

基于所述第一损失和所述第二损失调整所述分割网络的参数。

6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述方法进一步包括：

基于所述第三关节点拓扑图与所述第一目标分割结果之间的关系，构建第三损失；

所述至少基于所述第一损失调整所述分割网络的参数，包括：

基于所述第一损失和所述第三损失调整所述分割网络的参数。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述基于所述第三关节点拓扑图与所述第一目标分割结果之间的关系，构建第三损失，包括：

确定所述第三关节点拓扑图中的每个关键点在所述第一目标分割结果中对应的邻域；

基于每个所述关键点的邻域内的像素点的分布情况，构建第三损失。

8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述确定所述第三关节点拓扑图中的每个关键点在所述第一目标分割结果中对应的邻域，包括：

确定参考的关键点，所述参考的关键点包括所述第三关节点拓扑图中，与所述第一目标分割结果中各个像素点距离最近的关键点；

将所述第一目标分割结果中与同一参考的关键点距离最近的像素点，确定为所述同一参考的关键点的邻域内的像素点。

9.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述基于每个所述关键点的邻域内的像素点的分布情况，构建第三损失所依据的公式如下：

其中，N表示所述像素点的数量，d_0j表示第j个所述像素点与第0个所述关键点之间的距离，min{d_0j,d_1j…d_ij}表示第j个所述像素点与其最近的关键点n之间的距离，d_pos(n)表示所述关键点n与其邻域内每个所述像素点之间的距离的集合，max{d_pos(n)}表示所述集合中的最大距离。