[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

说明书

本申请实施例公开了一种图像分割模型训练方法、装置、计算机设备及存储介质，属于计算机技术领域。方法包括：获取第一样本图像和第一样本分割图像；调用图像分割模型，对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，根据第一样本图像的第一图像信息和第一预测分割图像的第二图像信息进行判别处理，得到第一类别标识；调用特征提取模型，对第一预测分割图像和第一样本分割图像进行特征提取，得到第一预测分割图像的第一拓扑特征和第一样本分割图像的第二拓扑特征；根据第一类别标识和目标类别标识之间的差异、以及第一拓扑特征和第二拓扑特征之间的差异，训练图像分割模型，提高了图像分割模型的准确度。

技术领域

本申请涉及计算机技术领域，特别涉及一种图像分割模型训练方法、装置、计算机设备及存储介质。

背景技术

图像分割技术是指将图像中的对象分割出来的技术，随着计算机技术的发展，图像分割技术的应用越来越广泛，例如，医学图像分割、人物图像分割等。

例如，在血管分割场景中，调用图像分割模型，对包含血管的初始图像中的每个像素点进行特征提取，根据提取到的特征，确定每个像素点的类别，从而区分血管像素点和非血管像素点，根据每个像素点的类别，对初始图像进行分割处理，得到血管图像。

但是如果某些像素点的类别确定错误，会导致血管图像中的血管不连续，与实际情况不符，因此，如何保证图像分割模型分割出的对象的连续性成为当前亟需解决的问题。

发明内容

本申请实施例提供了一种图像分割模型训练方法、装置、计算机设备及存储介质，可以提高图像分割模型分割出的对象的连续性，以使图像分割模型更加准确。所述技术方案如下：

一方面，提供了一种图像分割模型训练方法，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。

可选地，所述方法还包括：获取第二样本图像对应的第二预测分割图像，所述第二预测分割图像通过调用图像分割模型对所述第二样本图像进行分割处理得到；调用所述判别模型，根据所述第二样本图像的第三图像信息和所述第二预测分割图像的第五图像信息进行判别处理，得到所述第二预测分割图像的第三类别标识，所述第三类别标识指示所述第二预测分割图像所属的图像类别；根据所述第三类别标识和第三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，所述第三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。

另一方面，提供了一种图像分割方法，所述方法包括：调用图像分割模型，生成任一图像对应的预测分割图像，所述图像分割模型采用如上述方面所述的图像分割模型训练方法训练得到。