[发明专利]图像分割方法、装置及服务器

权利要求书

1.一种图像分割方法，其特征在于，包括：

将待分割图像输入图像分割模型，对所述待分割图像进行特征提取生成特征图，并计算所述特征图中像素点之间的空间位置关系得到空间位置信息；

融合所述特征图和所述空间位置信息得到包含空间位置信息的特征图；

根据所述包含空间位置信息的特征图对所述待分割图像进行分割，输出目标图像。

2.如权利要求1所述的图像分割方法，其特征在于，所述将待分割图像输入图像分割模型，对所述待分割图像进行特征提取生成特征图，并计算所述特征图中像素点之间的空间位置关系得到空间位置信息，包括：

通过编码器中串联的N个信息提取模块对所述待分割图像进行特征提取生成特征图；所述N个信息提取模块根据预设尺度信息设置，N≥1；

对于每一所述信息提取模块，计算所述信息提取模块生成的特征图中像素点之间的空间位置关系得到空间位置信息。

3.如权利要求2所述的图像分割方法，其特征在于，所述将待分割图像输入图像分割模型，对所述待分割图像进行特征提取生成特征图，并计算所述特征图中像素点之间的空间位置关系得到空间位置信息，包括：

所述待分割图像输入第一所述信息提取模块时，对所述待分割图像进行特征提取生成特征图，并计算所述特征图中像素点之间的空间位置关系得到空间位置信息；

融合所述特征图和所述空间位置信息生成新的特征图输出至下一所述信息提取模块，以使所述下一信息提取模块对所述新的特征图进行特征提取和空间位置关系计算。

4.如权利要求3所述的图像分割方法，其特征在于，所述融合所述特征图和所述空间位置信息得到包含空间位置信息的特征图，包括：

通过编码器融合第N个信息提取模块输出的特征图和空间位置信息生成上下文信息。

5.如权利要求3所述的图像分割方法，其特征在于，所述对于每一所述信息提取模块，计算所述信息提取模块生成的特征图中像素点之间的空间位置关系得到空间位置信息，包括：

对于每一所述信息提取模块，通过卷积神经网络沿垂直于所述信息提取模块生成的特征图方向对所述特征图进行卷积，计算所述特征图中像素点之间的空间位置关系得到空间位置信息。

6.如权利要求5所述的图像分割方法，其特征在于，所述对于每一所述信息提取模块，计算所述信息提取模块生成的特征图中像素点之间的空间位置关系得到空间位置信息，包括：

若所述信息提取模块生成的特征图为二维特征图，则计算所述信息提取模块生成的特征图中像素点之间的空间位置关系的公式为：

其中，a为所述空间位置信息；δ为激活函数；l为所述卷积神经网络的卷积层数；w_(i,j)为所述特征图中坐标为(i,j)的像素点的权重系数；k为所述特征图的通道数；b为偏移量；⊙为哈达曼乘积。

7.如权利要求5所述的图像分割方法，其特征在于，所述对于每一所述信息提取模块，计算所述信息提取模块生成的特征图中像素点之间的空间位置关系得到空间位置信息，包括：

若所述信息提取模块生成的特征图为三维特征图，则计算所述信息提取模块生成的特征图中像素点之间的空间位置关系的公式为：

其中，a为所述空间位置信息；δ为激活函数；l为所述卷积神经网络的卷积层数；w_(i,j,k)为所述特征图中坐标为(i,j,k)的像素点的权重系数；m为所述特征图的通道数；b为偏移量；⊙为哈达曼乘积。

8.如权利要求4所述的图像分割方法，其特征在于，所述根据所述包含空间位置信息的特征图对所述待分割图像进行分割，输出目标图像，包括：

通过解码器根据所述上下文信息对所述待分割图像进行分割，输出目标图像。