[发明专利]改进图像分割学习方法和装置及使用其的测试方法和装置

权利要求书

1.一种用于通过使用学习装置来改进图像分割的学习方法，其中，所述学习装置包括：(i)编码层，具有通过对作为输入图像的训练图像应用一个或多个卷积运算分别生成第(1-1)特征图至第(1-K)特征图的第(1-1)滤波器至第(1-K)滤波器中的每一个；(ii)解码层，具有通过对所述第(1-K)特征图应用一个或多个去卷积运算分别生成第(2-K)特征图至第(2-1)特征图的第(2-K)滤波器至第(2-1)滤波器中的每一个；以及(iii)中间层，具有分别布置于包括在所述编码层中的K个滤波器中的H个编码滤波器的每一个与包括在所述解码层中的K个滤波器中的H个解码滤波器的每一个之间的第(3-1)滤波器至第(3-H)滤波器中的每一个，所述学习方法包括以下步骤：

(a)如果获得所述输入图像，则所述学习装置通过所述编码层获取或支持另一装置获取所述第(1-1)特征图至所述第(1-K)特征图；

(b)通过将所述H个编码滤波器的每个输出分别输入到所述第(3-1)滤波器至所述第(3-H)滤波器，所述学习装置获取或支持另一装置获取第(3-1)特征图至第(3-H)特征图；

(c)通过(i)允许各个H个解码滤波器分别使用所述第(3-1)特征图至所述第(3-H)特征图和从各个H个解码滤波器的各个先前解码滤波器获得的特征图，或者通过(ii)允许与所述第(3-1)滤波器至所述第(3-H)滤波器无关的各个K-H解码滤波器使用从各个K-H解码滤波器的各个先前解码滤波器获得的特征图，所述学习装置执行顺序地获取所述第(2-K)特征图至第所述(2-1)特征图的过程；以及

(d)通过利用地面真值(GT)标签图像与所述第(2-1)特征图之间的差异执行反向传播过程，所述学习装置调整第(2-1)滤波器至第(2-K)滤波器、第(3-1)滤波器至第(3-H)滤波器和第(1-1)滤波器至第(1-K)滤波器的至少一部分的参数，

其中，在所述步骤(a)中，所述学习装置通过分别允许所述第(1-1)滤波器至所述第(1-K)滤波器分别减小其相应特征图的大小同时增加其通道数来生成所述第(1-1)特征图至所述第(1-K)特征图；其中，在所述步骤(b)中，所述学习装置通过从所述H个编码滤波器的输出中提取边缘信息的所述第(3-1)滤波器至所述第(3-H)滤波器生成所述第(3-1)特征图至所述第(3-H)特征图；并且其中，在所述步骤(c)中，所述学习装置通过分别允许所述第(2-K)滤波器至所述第(2-1)滤波器分别增加其相应特征图的大小同时减少其通道数来生成所述第(2-K)特征图至所述第(2-1)特征图，并且

其中，在所述步骤(b)中，所述学习装置通过从所述H个编码滤波器的输出提取频率变化等于或大于预定阈值的部分，来获取所述第(3-1)特征图至所述第(3-H)特征图。

2.根据权利要求1所述的方法，其中，如果H等于K，则所述学习装置(i)通过将所述第(1-1)特征图至所述第(1-K)特征图的每一个输入到第(3-1)滤波器至第(3-K)滤波器来生成第(3-1)特征图至第(3-K)特征图的每一个，然后(ii)将所述第(3-1)特征图至所述第(3-K)特征图的每一个中继到第(2-1)滤波器至第(2-K)滤波器。

3.根据权利要求1所述的方法，其中，所述第(3-1)滤波器至所述第(3-H)滤波器中的至少一个执行扩张卷积运算。

4.根据权利要求3所述的方法，其中，所述第(3-1)滤波器至所述第(3-H)滤波器中的至少一个执行卷积运算。

5.根据权利要求3所述的方法，其中，所述中间层中的每个滤波器的感受野的在所述第(3-1)滤波器至所述第(3-H)滤波器中执行扩张卷积运算的一部分被配置为用零填充。

6.根据权利要求1所述的方法，其中，在所述步骤(c)中，所述学习装置通过使用关于所述第(3-1)特征图至所述第(3-H)特征图的信息以及关于从各个H个解码滤波器的各个先前解码滤波器获得的特征图的信息执行去卷积运算，并从所述H个解码滤波器获取第(2-1)特征图至第(2-K)特征图中的特征图。