[发明专利]图像分割方法、装置、计算机设备和存储介质

权利要求书

1.一种图像分割方法，其特征在于，所述方法包括：

获取待分割的图像；所述图像包括多个形态结构；

将所述图像输入至分割网络，得到至少一个分割任务的分割结果，其中，所述分割任务表示对输入的图像按照不同的分区标准进行分割的任务，不同的分区标准对所述图像的多个形态结构进行分割后所得到的分区图像的数量不同；每一个所述分割任务用于将所述图像的所述多个形态结构分割为与所述分割任务对应数量的分区图像，其中，所述分割网络包括共享层和与所述共享层连接的至少一个任务特定层；所述共享层用于提取多个所述分割任务之间的共享特征；所述至少一个任务特定层用于提取所述至少一个分割任务相关的特征，从而获得基于所述至少一个分割任务的分割结果；

其中，所述分割网络的训练过程，包括：

获取不同分割任务对应的样本数据集；所述样本数据集包括所述不同分割任务对应的标注图像；所述不同分割任务对应的样本数据集相同或者不同；

将所述不同分割任务对应的样本数据集输入至待训练的分割网络，分别得到各所述分割任务对应的分割结果，并根据各所述分割任务对应的分割结果和各所述分割任务对应的标注图像，得到系统损失函数的值；

根据所述系统损失函数的值对所述待训练的分割网络进行训练，直到所述系统损失函数的值满足预设条件为止，得到所述分割网络。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，若所述不同分割任务对应的样本数据集中包括的各所述分割任务对应的样本数据集不相同，则所述将所述不同分割任务对应的样本数据集输入至待训练的分割网络，分别得到各所述分割任务对应的分割结果，并根据各所述分割任务对应的分割结果和各所述分割任务对应的标注图像，得到系统损失函数的值，包括：

获取各所述分割任务对应的样本数据集；

将各所述分割任务对应的样本数据集分别输入至待训练的分割网络，得到各所述分割任务对应的分割结果，并根据各所述分割任务对应的分割结果和各所述分割任务对应的标注图像，得到所述系统损失函数的值。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述系统损失函数包括至少一个任务损失函数或者联合损失函数；

至少一个所述任务损失函数为至少一个所述分割任务对应的待训练的任务特定层的输出结果和所述分割任务对应的标注图像建立的损失函数；

所述联合损失函数为根据多个所述任务损失函数联合建立的损失函数。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，若所述系统损失函数包括至少一个所述任务损失函数时，

则所述根据所述系统损失函数的值对所述待训练的分割网络进行训练，直到所述系统损失函数的值满足预设条件为止，得到所述分割网络，包括：

根据各所述任务损失函数的值对待训练的共享层和各所述待训练的任务特定层进行训练，直到各所述任务损失函数的值满足各自对应的预设条件为止，得到所述分割网络。

5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，若所述系统损失函数包括所述联合损失函数；

则所述根据所述系统损失函数的值对所述待训练的分割网络进行训练，直到所述系统损失函数的值满足预设条件为止，得到所述分割网络，包括：

根据各所述待训练的任务特定层的输出结果和各所述分割任务对应的标注图像，得到多个所述任务损失函数的值；

根据多个所述任务损失函数的值的加权累加和，得到所述联合损失函数的值；

根据所述联合损失函数的值对待训练的共享层和各所述待训练的任务特定层进行训练，直到所述联合损失函数的值满足预设条件为止，得到所述分割网络。

6.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述将各所述分割任务对应的样本数据集分别输入至待训练的分割网络，得到各所述分割任务对应的分割结果，包括：

将各所述分割任务对应的样本数据集按照预设的任务顺序分别输入至待训练的分割网络，得到各所述分割任务对应的分割结果。