[发明专利]图像分割模型训练方法、装置、计算机设备及存储介质

权利要求书

1.一种图像分割模型训练方法，其特征在于，所述方法包括：

获取第一样本数据，所述第一样本数据包括第一样本图像和所述第一样本图像对应的第一样本分割图像，所述第一样本分割图像通过对所述第一样本图像中的对象进行标注得到；

调用图像分割模型，对所述第一样本图像进行分割处理，得到第一预测分割图像；

调用判别模型，根据所述第一样本图像的第一图像信息和所述第一预测分割图像的第二图像信息进行判别处理，得到所述第一预测分割图像的第一类别标识，所述第一类别标识指示所述第一预测分割图像所属的图像类别；

调用特征提取模型，对所述第一预测分割图像和所述第一样本分割图像进行特征提取，得到所述第一预测分割图像的第一拓扑特征和所述第一样本分割图像的第二拓扑特征；

根据所述第一类别标识和目标类别标识之间的差异、以及所述第一拓扑特征和所述第二拓扑特征之间的差异，训练所述图像分割模型，以使训练后的所述图像分割模型的损失值收敛，所述目标类别标识指示的图像类别为对图像中的对象进行标注得到的样本分割图像。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述调用判别模型，根据所述第一样本图像的第一图像信息和所述第一预测分割图像的第二图像信息进行判别处理，得到所述第一预测分割图像的第一类别标识，包括：

获取第一重合图像，所述第一重合图像通过将所述第一样本图像和所述第一预测分割图像进行重合得到，所述第一重合图像包括所述第一图像信息和所述第二图像信息；

调用所述判别模型，根据所述第一重合图像进行判别处理，得到所述第一预测分割图像的第一类别标识。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述判别模型包括特征提取层和判别层，所述调用所述判别模型，根据所述第一重合图像进行判别处理，得到所述第一预测分割图像的第一类别标识，包括：

调用所述特征提取层，对所述第一重合图像进行特征提取，得到所述第一重合图像的关联特征，所述关联特征指示所述第一图像信息与所述第二图像信息之间的关联性；

调用所述判别层，根据所述关联特征进行判别处理，得到所述第一类别标识。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述关联特征包括多个区域关联特征，所述第一图像信息包括多个第一区域图像信息，所述第二图像信息包括多个第二区域图像信息，所述调用所述特征提取层，对所述第一重合图像进行特征提取，得到所述第一重合图像的关联特征，包括：

调用所述特征提取层，根据所述多个第一区域图像信息和所述多个第二区域图像信息，分别对所述第一重合图像中对应的区域进行特征提取，得到多个区域分别对应的区域关联特征。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一类别标识和目标类别标识之间的差异、以及所述第一拓扑特征和所述第二拓扑特征之间的差异，训练所述图像分割模型，包括：

根据所述第一类别标识、所述目标类别标识和第一关系数据，获取所述第一预测分割图像的第一损失值，所述第一关系数据表示所述判别模型为任一图像确定的类别标识、所述任一图像的目标类别标识与所述任一图像的损失值之间的关系；

根据所述第一拓扑特征、所述第二拓扑特征和第二关系数据，获取所述第一预测分割图像的第二损失值，所述第二关系数据表示任一预测分割图像的拓扑特征、所述任一预测分割图像对应的样本分割图像的拓扑特征和所述任一预测分割图像的损失值之间的关系；

根据所述第一损失值和所述第二损失值，调整所述图像分割模型的模型参数。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述调用判别模型，根据所述第一样本图像的第一图像信息和所述第一预测分割图像的第二图像信息进行判别处理，得到所述第一预测分割图像的第一类别标识之后，所述方法还包括：

根据所述第一类别标识和所述第一预测分割图像对应的第一预设类别标识之间的差异，训练所述判别模型，以使训练后的所述判别模型的损失值收敛，所述第一预设类别标识指示的图像类别为通过调用图像分割模型生成的预测分割图像。