[发明专利]图像分割的训练方法、计算机设备及存储介质

权利要求书

1.一种图像分割的训练方法，其特征在于，包括：

获取具有多个待分割结构的训练样本图像，其中，所述训练样本图像为完整图像；

将所述训练样本图像输入初始分割网络的第一子网络进行特征提取处理，得到具有多通道特征的特征图；

在所述特征图上截取多个子块，并将所述多个子块输入所述初始分割网络的第二子网络进行分割处理，得到每个子块的分割结果；其中，在所述特征图上截取多个子块包括：在所述训练样本图像上随机选取多个像素点；基于所述像素点的位置，在所述特征图上确定所述像素点的映射点；以所述映射点为中心，采用预设的截取规则从所述特征图上截取预设大小的多个子块；

根据所述每个子块的分割结果和所述训练样本图像的分割金标准，对所述初始分割网络中的网络参数进行调整，得到训练后的分割网络。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述在所述特征图上截取多个子块，还包括：

在所述特征图上随机选取多个像素点；

以所述像素点为中心，采用预设的截取规则从所述特征图上截取预设大小的多个子块。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述每个子块的分割结果和所述训练样本图像的分割金标准，对所述初始分割网络中的网络参数进行调整，得到训练后的分割网络，包括：

根据所述训练样本图像的分割金标准和所述截取规则，确定所述每个子块的分割金标准；

根据所述每个子块的分割结果和所述每个子块对应的分割金标准训练所述初始分割网络，得到训练后的分割网络。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述特征图与所述训练样本图像具有相同的分辨率。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述多个子块具有的全部特征包含所述特征图的所有特征。

6.根据权利要求1-5任一项所述的方法，其特征在于，所述第二子网络包括卷积层，所述卷积层用于对所述多个子块进行特征映射，以得到每个子块的分割结果；所述卷积层对应的卷积核尺寸为1×1×1。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

获取具有多个待分割结构的测试图像，其中，所述测试图像为完整图像；

将所述测试图像输入所述分割网络的第一子网络进行特征提取处理，得到具有多通道特征的特征图；

将所述特征图输入所述分割网络的第二子网络进行分割处理，得到所述测试图像的分割结果；

根据所述测试图像的分割结果与所述测试图像的分割金标准，得到测试结果。

8.一种图像分割方法，其特征在于，包括：

获取具有多个待分割结构的待分割图像；

将所述待分割图像输入分割网络进行分割处理，得到所述待分割图像的分割结果；其中，所述分割网络的训练方法包括：

获取具有多个待分割结构的训练样本图像，其中，所述训练样本图像为完整图像；

将所述训练样本图像输入初始分割网络的第一子网络进行特征提取处理，得到具有多通道特征的特征图；

在所述特征图上截取多个子块，并将所述多个子块输入所述初始分割网络的第二子网络进行分割处理，得到每个子块的分割结果；其中，在所述特征图上截取多个子块包括：在所述训练样本图像上随机选取多个像素点；基于所述像素点的位置，在所述特征图上确定所述像素点的映射点；以所述映射点为中心，采用预设的截取规则从所述特征图上截取预设大小的多个子块；

根据所述每个子块的分割结果和所述训练样本图像的分割金标准，对所述初始分割网络中的网络参数进行调整，得到训练后的分割网络。

9.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求8所述方法的步骤。

10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求8所述方法的步骤。