[发明专利]一种图像分割方法、装置、电子设备和可读存储介质

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：

获取待检测图像；

将待检测图像输入预置的CNN分割网络，通过所述CNN分割网络至少获得第一特征图和第二特征图，所述第一特征图和第二特征图输出自所述CNN分割网络中不同的卷积层；

将所述第一特征图和所述第二特征图分别输入到预置的基于注意力机制的LSTM分割网络中，从而得到图像分割结果。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述通过所述CNN分割网络获得第一特征图和第二特征图包括：

通过所述CNN分割网络中至少三个卷积层运算后获得包括高维简化信息的第一特征图；

通过所述CNN分割网络在前的若干个卷积层运算后获得包括低维记忆信息的第二特征图。

3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述预置的基于注意力机制的LSTM分割网络的确定步骤包括：

分别确定第一注意力函数和第二注意力函数；

将所述第一特征图通过所述第一注意力函数运算后输入到LSTM单元；

将所述第二特征图通过所述第二注意力函数运算后也输入到LSTM单元。

4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述将所述第一特征图通过所述第一注意力函数运算后输入到LSTM单元包括：

将前一LSTM单元的隐藏层的输出通过所述第一注意力函数中的门函数后，与第一特征图相乘，然后将相乘的结果输入到下一LSTM单元。

5.如权利要求3或4所述的方法，其特征在于，所述将所述第二特征图通过所述第二注意力函数运算后也输入到LSTM单元包括：

将前一LSTM单元的输出通过第二注意力函数中的门函数后，与第二特征图相乘，然后将相乘的结果也输入到下一LSTM单元。

6.如权利要求5所述的方法，其特征在于，所述门函数为Sigmoid函数，所述相乘的运算为点积运算。

7.如权利要求1-4任一项所述的方法，其特征在于，所述待检测图像为二维图像，所述CNN分割网络和所述基于注意力机制的LSTM分割网络中的卷积运算为二维运算。

8.一种图像检测装置，其特征在于，所述装置包括：

获取单元，适于获取待检测图像；

卷积单元，适于将待检测图像输入预置的CNN分割网络，通过所述CNN分割网络至少获得第一特征图和第二特征图，所述第一特征图和第二特征图输出自所述CNN分割网络中不同的卷积层；

分割单元，适于将所述第一特征图和所述第二特征图分别输入到预置的基于注意力机制的LSTM分割网络中，从而得到图像分割结果。

9.一种电子设备，其中，该电子设备包括：处理器；以及被安排成存储计算机可执行指令的存储器，所述可执行指令在被执行时使所述处理器执行如权利要求1-7中任一项所述的方法。

10.一种计算机可读存储介质，其中，所述计算机可读存储介质存储一个或多个程序，所述一个或多个程序当被处理器执行时，实现如权利要求1-7中任一项所述的方法。