[发明专利]图像语义分割方法、装置和计算机设备

权利要求书

1.一种图像语义分割方法，其特征在于，所述方法包括：

对待处理图像进行卷积处理，得到多尺度特征图集，将所述多尺度特征图集作为上下文交织处理的输入特征图集；

对所述输入特征图集中的各相邻特征图对分别进行上下文交织处理，获得交织特征图集；

将所述交织特征图集作为所述上下文交织处理的输入特征图集，返回对所述输入特征图集中的各相邻特征图对分别进行上下文交织处理，获得交织特征图集的步骤，直至所获得的所述交织特征图集仅包括一个交织特征图；

对所述交织特征图进行语义预测，获得与所述待处理图像对应的语义分割图像。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述输入特征图集中的各相邻特征图对分别进行上下文交织处理，获得交织特征图集，包括：

对所述输入特征图集中的各相邻特征图对分别进行特征增强处理，获得与各所述相邻特征图对相应的增强特征图对；

分别将各所述增强特征图对中的两个最终增强特征图合并，获得与所述相邻特征图对相应的交织特征图，由各所述交织特征图组成交织特征图集。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述对所述输入特征图集中的各相邻特征图对分别进行特征增强处理，获得与各所述相邻特征图对应的增强特征图对，包括：

分别根据对应的相邻特征图，对所述输入特征图集中各相邻特征图对中的各待交织特征图进行特征增强处理，获得各所述待交织特征图对应的最终增强特征图；所述相邻特征图为：与当前特征增强处理的待交织特征图同属一个相邻特征图对的待交织特征图；

将同一相邻特征图对的各所述最终增强特征图组合，作为增强特征图对。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述分别根据对应的相邻特征图，对所述输入特征图集中各相邻特征图对中的各待交织特征图进行特征增强处理，获得各所述待交织特征图对应的最终增强特征图，包括：

将所述输入特征图集中的各相邻特征图对作为输入特征图对，将所述各所述待交织特征图作为输入特征图；

提取各相邻输入特征图的上下文信息；

分别根据各所述相邻输入特征图的所述上下文信息，对对应的所述输入特征图进行特征增强处理，获得与各所述输入特征图对应的增强特征图；

将各所述增强特征图作为输入特征图，将同一输入特征图对相应的各所述增强特征图组合，作为输入特征图对，返回提取各相邻输入特征图的上下文信息的步骤，直至达到预设的对内交织总次数，将最终获得的各所述增强特征图作为最终增强特征图。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述分别根据各所述相邻输入特征图的所述上下文信息，对对应的所述输入特征图进行特征增强处理，获得与各所述输入特征图对应的增强特征图，包括：

分别根据各所述相邻输入特征图的所述上下文信息，以及对应的所述输入特征图，获得所述输入特征图的增强特征；

将所述增强特征与对应的所述输入特征图进行合并处理，获得与各所述输入特征图对应的增强特征图。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述分别根据各所述相邻输入特征图的所述上下文信息，以及对应的所述输入特征图，获得所述输入特征图的增强特征，包括：

根据所述输入特征图中各感受野中心的特征，以及所述相邻输入特征图中对应的感受野中心的上下文信息，获得所述输入特征图中各感受野中心的增强特征。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述根据所述输入特征图中各感受野中心的特征，以及所述相邻输入特征图中对应的感受野中心的上下文信息，获得所述输入特征图中各感受野中心的增强特征，包括：

根据所述输入特征图中各感受野中心的特征，以及所述相邻输入特征图中对应的感受野中心的上下文信息，获得门函数值和细胞状态；

根据所述门函数值和所述细胞状态，获得所述输入特征图中各感受野中心的增强特征。