[发明专利]图像语义分割方法、装置、存储介质与电子设备在审
申请号: | 202110898038.5 | 申请日: | 2021-08-05 |
公开(公告)号: | CN113592009A | 公开(公告)日: | 2021-11-02 |
发明(设计)人: | 付道财 | 申请(专利权)人: | 杭州逗酷软件科技有限公司 |
主分类号: | G06K9/62 | 分类号: | G06K9/62;G06N3/04 |
代理公司: | 深圳市隆天联鼎知识产权代理有限公司 44232 | 代理人: | 刘抗美 |
地址: | 311100 浙江省杭州市*** | 国省代码: | 浙江;33 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 图像 语义 分割 方法 装置 存储 介质 电子设备 | ||
1.一种图像语义分割方法,其特征在于,包括:
获取待处理图像;
将所述待处理图像进行卷积与下采样,得到编码特征图像;
利用相同尺寸的无空洞卷积核与空洞卷积核分别对至少一张所述编码特征图像进行卷积,并根据卷积得到的深度特征图像生成所述编码特征图像对应的多尺度特征图像;
将所述多尺度特征图像进行上采样,输出语义分割图像。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述编码特征图像包括第一编码特征图像至第n编码特征图像,所述方法还包括:
获取语义分割网络,所述语义分割网络包括编码子网络,所述编码子网络包括依次连接的n个编码组合层,每个编码组合层包括一个卷积层与一个下采样层;
所述将所述待处理图像进行卷积与下采样,得到编码特征图像,包括:
将所述待处理图像输入所述编码子网络,依次通过所述n个编码组合层进行卷积与下采样,以输出所述第一编码特征图像至所述第n编码特征图像。
3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述语义分割网络还包括多尺度特征提取子网络,所述多尺度特征提取子网络包括无空洞卷积层、至少一个空洞卷积层与多尺度拼接层;所述无空洞卷积层与各所述空洞卷积层中的卷积核尺寸相同;
所述利用相同尺寸的无空洞卷积核与空洞卷积核分别对至少一张所述编码特征图像进行卷积,并根据卷积得到的深度特征图像生成所述编码特征图像对应的多尺度特征图像,包括:
将所述第n编码特征图像输入所述多尺度特征提取子网络,通过所述无空洞卷积层与各所述空洞卷积层分别输出所述第n编码特征图像对应的深度特征图像;
通过所述多尺度拼接层拼接所述第n编码特征图像对应的深度特征图像,输出所述第n编码特征图像对应的多尺度特征图像。
4.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,所述多尺度特征提取子网络还包括池化层;
所述将所述第n编码特征图像输入所述多尺度特征提取子网络,通过所述无空洞卷积层与各所述空洞卷积层分别输出所述第n编码特征图像对应的深度特征图像,包括:
将所述第n编码特征图像输入所述多尺度特征提取子网络,通过所述无空洞卷积层、各所述空洞卷积层与所述池化层分别输出所述第n编码特征图像对应的深度特征图像。
5.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,所述解码特征图像包括第一解码特征图像至第n解码特征图像,所述语义分割网络还包括解码子网络,所述解码子网络包括依次连接的n个解码组合层,每个解码组合层包括一个上采样层;
所述将所述多尺度特征图像进行上采样,输出语义分割图像,包括:
将所述多尺度特征图像输入所述解码子网络,依次通过所述n个解码组合层进行上采样,以输出所述第一解码特征图像至所述第n解码特征图像,根据所述第n解码特征图像确定所述语义分割图像。
6.根据权利要求5所述的方法,其特征在于,所述n个编码组合层中的第一编码组合层至第n-1编码组合层均还包括一个残差块,用于输出残差图像;所述n个解码组合层中的第一解码组合层至第n-1解码组合层均还包括一个残差拼接层,用于将上采样后的图像与所述残差图像进行拼接;
所述将所述多尺度特征图像输入所述解码子网络,依次通过所述n个解码组合层进行上采样,以输出所述第一解码特征图像至所述第n解码特征图像,包括:
将所述多尺度特征图像输入所述解码子网络,依次通过所述第一解码组合层至第n-1解码组合层进行上采样以及与残差图像的拼接,以输出所述第一解码特征图像至第n-1解码特征图像;
通过第n解码组合层对所述第n-1解码特征图像进行上采样,以输出所述第n解码特征图像。
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