[发明专利]场景分割方法、装置、设备及计算机可读存储介质有效
申请号: | 202110763842.2 | 申请日: | 2021-07-06 |
公开(公告)号: | CN113470048B | 公开(公告)日: | 2023-04-25 |
发明(设计)人: | 张番栋;俞益洲;李一鸣;乔昕 | 申请(专利权)人: | 北京深睿博联科技有限责任公司;杭州深睿博联科技有限公司 |
主分类号: | G06V20/70 | 分类号: | G06V20/70;G06V10/40 |
代理公司: | 北京天方智力知识产权代理事务所(普通合伙) 11719 | 代理人: | 张廷利 |
地址: | 102209 北京市昌平区北*** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 场景 分割 方法 装置 设备 计算机 可读 存储 介质 | ||
1.一种场景分割方法,其特征在于,包括:
获取待分割的目标图像;
生成所述目标图像的第一强化场景特征,其中,所述第一强化场景特征中携带了所述目标图像中的各个图像类别之间的关联关系;
根据所述目标图像的第一强化场景特征,对所述目标图像进行场景分割;
其中,所述生成所述目标图像的第一强化场景特征,包括:
对所述目标图像进行特征提取,得到所述目标图像的第一初始场景特征;
根据所述第一初始场景特征对所述目标图像进行场景分割,得到初始分割结果,所述初始分割结果包括至少一个分割位置,每个分割位置对应至少一种预测类别、且每个分割位置对应的各个预测类别的概率之和为1;
基于预先定义的图像类别关联关系、以及所述初始分割结果,显式地建模目标图像中的各图像类别之间的逻辑关系,用于强化目标图像中的场景特征,以生成所述目标图像的第一强化场景特征;
其中,基于预先定义的图像类别关联关系、以及所述初始分割结果,生成所述目标图像的第一强化场景特征,包括:
根据预先定义的图像类别关联关系、所述目标图像中的每一分割位置对应的各个预测类别、以及所述初始场景特征中的属于每一分割位置的场景特征和/或每一分割位置的周边场景的场景特征,做加权图卷积操作,生成所述目标图像的第一强化场景特征。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述对所述目标图像进行特征提取,包括:
采用下采样和上采样相结合的网络结构,对所述目标图像进行特征提取。
3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述第一初始场景特征包括特征分辨率不同的细节特征和语义特征。
4.根据权利要求1-3任一项所述的方法,其特征在于,所述根据所述目标图像的第一强化场景特征,对所述目标图像进行场景分割,包括:
根据所述目标图像的第一初始场景特征和第一强化场景特征,对所述目标图像进行场景分割。
5.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,所述根据所述目标图像的第一初始场景特征和第一强化场景特征,对所述目标图像进行场景分割,包括:
将所述目标图像的第一初始场景特征和第一强化场景特征的特征分辨率进行统一化处理,得到所述目标图像的第二初始场景特征和第二强化场景特征;
根据所述目标图像的第二初始场景特征和第二强化场景特征,对所述目标图像进行场景分割。
6.一种场景分割装置,其特征在于,包括:
目标图像获取单元,用于获取待分割的目标图像;
强化特征生成单元,用于生成所述目标图像的第一强化场景特征,其中,所述第一强化场景特征中携带了所述目标图像中的各个图像类别之间的关联关系;
目标场景分割单元,用于根据所述目标图像的第一强化场景特征,对所述目标图像进行场景分割;
其中,所述强化特征生成单元,包括:
特征提取子单元,用于对所述目标图像进行特征提取,得到所述目标图像的第一初始场景特征;
场景分割子单元,用于根据所述第一初始场景特征对所述目标图像进行场景分割,得到初始分割结果,所述初始分割结果包括至少一个分割位置,每个分割位置对应至少一种预测类别、且每个分割位置对应的各个预测类别的概率之和为1;
特征生成子单元,用于基于预先定义的图像类别关联关系、以及所述初始分割结果,显式地建模目标图像中的各图像类别之间的逻辑关系,用于强化目标图像中的场景特征,以生成所述目标图像的第一强化场景特征;
其中,所述特征生成子单元在基于预先定义的图像类别关联关系、以及所述初始分割结果,生成所述目标图像的第一强化场景特征时,具体用于:
根据预先定义的图像类别关联关系、所述目标图像中的每一分割位置对应的各个预测类别、以及所述初始场景特征中的属于每一分割位置的场景特征和/或每一分割位置的周边场景的场景特征,做加权图卷积操作,生成所述目标图像的第一强化场景特征。
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