[发明专利]图像分割方法、装置、电子设备及存储介质

权利要求书

1.一种图像分割方法，其特征在于，包括：

获取待分割图像与所述待分割图像对应的第一指示信息，其中，所述第一指示信息用于指示所述待分割图像的待分割对象对应的类别，所述待分割图像包括多个类别的待分割对象；

基于所述待分割图像、所述第一指示信息以及预先训练的图像分割模型，得到与所述待分割对象对应的目标分割图像；

其中，所述图像分割模型基于样本分割图像以及与所述样本分割图像对应的第二指示信息，采用半监督学习的方式对初始分割模型训练得到，所述第二指示信息用于指示所述样本分割图像的样本分割对象。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述图像分割模型包括第一子模型和第二子模型；

所述基于所述待分割图像、所述第一指示信息以及预先训练的图像分割模型，生成与所述待分割对象对应的目标分割图像，包括：

将所述第一指示信息输入至预先训练的图像分割模型的第一子模型，得到所述图像分割模型的第二子模型的初始网络参数，其中，所述初始网络参数至少包括初始权重和偏移值；

基于所述初始网络参数更新所述第二子模型的网络参数，并将所述待分割图像输入至网络参数更新后的所述第二子模型中，得到与所述待分割对象对应的目标分割图像。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述第一子模型包括多个卷积层，其中，至少两个卷积层基于非线性激活函数层连接，所述第二子模型中包括注意力机制；

所述基于所述初始网络参数更新所述第二子模型的网络参数，包括：

基于所述初始网络参数用于更新所述注意力机制的网络参数。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第一指示信息为所述待分割对象对应的预设编码信息，或者，所述第一指示信息为由所述待分割对象对应的预设编码信息与所述待分割图像拼接得到的信息。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述预设编码信息包括基于独热编码的方式生成的编码信息。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述初始分割模型为生成对抗模型，所述生成对抗模型包括生成模型和判别模型，所述图像分割模型基于如下方式训练得到：

获取半监督样本集，其中，所述半监督样本集包括第一数量的有标签的样本分割图像以及第二数量的无标签的样本分割图像；

确定与所述样本分割图像对应的第二指示信息，其中，所述第二指示信息用于指示所述样本分割图像的样本分割对象，所述标签为与所述第二指示信息对应的期望分割图像；

基于所述半监督样本集中的样本分割图像以及与所述样本分割图像对应的第二指示信息，对生成对抗模型训练，将训练完成的生成模型作为所述图像分割模型。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述基于所述半监督样本集中样本分割图像以及与所述样本分割图像对应的第二指示信息，对生成对抗模型训练，将训练完成的生成模型作为所述图像分割模型，包括：

将所述半监督样本集中有标签的样本分割图像以及与所述样本分割图像对应的第二指示信息，输入至所述生成对抗模型中的生成模型中，得到第一模型输出图像；

根据所述第一模型输出图像、所述样本分割图像以及与所述样本分割图像对应的期望分割图像，对所述生成模型的模型参数进行调整，以得到初始分割模型；

将所述半监督样本集中无标签的样本分割图像以及与所述样本分割图像对应的第二指示信息输入至所述初始分割模型中，得到第二模型输出图像；

基于训练后的判别模型对所述第一模型输出图像和所述第二模型输出图像的判别结果对所述生成模型的模型参数进行调整，其中，所述判别模型基于所述第一模型输出图像、与所述第一模型输出图像对应的第二指示信息以及与所述第二模型输出图像对应的期望分割图像训练得到；

在检测达到训练结束条件的情况下，将训练完成的生成模型作为所述图像分割模型。