[发明专利]一种针对目标大小进行分割的工具及方法

说明书

本发明公开一种针对目标大小进行分割的工具，涉及全卷积神经网络技术领域，采用工具包括：目标感知模块，用于感知图像中目标大小，并将图像中目标划分为一般目标和小目标；层级分割网络，包括两个层级，基于目标感知模块的划分结果，第一个层级用于直接分割图像中的一般目标，第二个层级用于放大并分割图像中的小目标。本发明还公开一种针对目标大小进行分割的方法，本方法与前述工具相结合，通过对图像中目标大小进行分级并根据分级结果进行不同分割的过程，提高不同尺度目标的分割精度，尤其采用层级分割网络，大幅度提升小目标的分割精度。

技术领域

本发明涉及全卷积神经网络技术领域，具体的说是一种针对目标大小进行分割的工具及方法。

背景技术

目标分割是计算机视觉领域中的一个重要分支，在场景理解、病灶分割、自动驾驶等领域具有广泛的应用。现有的目标分割技术在一定程度上能够取得令人满意的效果，然而在某些小目标分割的任务中效果仍然差强人意。

发明内容

本发明针对较为普遍的小目标分割精度低问题，提供一种针对目标大小进行分割的工具及方法。

首先，本发明公开一种针对目标大小进行分割的工具，解决上述技术问题采用的技术方案如下：

一种针对目标大小进行分割的工具，其结构包括：

目标感知模块，用于感知图像中目标大小，并将图像中目标划分为一般目标和小目标；

层级分割网络，包括两个层级，基于目标感知模块的划分结果，第一个层级用于直接分割图像中的一般目标，第二个层级用于放大并分割图像中的小目标。

进一步的，所涉及目标感知模块又包括：

预分割单元，用于利用水平集方法对图像进行预分割；

计算单元，用于计算预分割出的像素点占整副图像的比例；

阈值单元，用于设定分割出的像素点占整副图像的比例；

判断单元，用于判断分割出的像素点占整副图像的比例是否小于设定值；

分级单元，用于接收判断单元的判断结果，并在判断结果为是时，将图像中目标划分为小目标，在判断结果为否时，将图像中目标划分为一般目标。

更进一步的，当将图像中目标划分为一般目标时，第一层级的分割网络直接分割图像中的一般目标，

当划分单元将图像中目标划分为小目标时，首先利用cycleGan对小目标进行放大，随后利用第二层级的分割网络对放大后的小目标进行分割。

优选的，所涉及层级分割网络采用全卷积神经网络。

其次，本发明还公开一种针对目标大小进行分割的方法，解决上述技术问题采用的技术方案如下：

一种针对目标大小进行分割的方法，该方法的实现过程包括：

获取图像，并感知图像中目标的大小，

根据感知结果，将图像中目标划分为一般目标和小目标，

引入层级分割网络，层级分割网络具有两个层级，利用层级分割网络对一般目标和小目标进行分割。

进一步的，所涉及感知图像中目标大小的操作为：

利用水平集方法对图像进行预分割，

计算预分割得到的像素点占整副图像的比例，

设定分割出的像素点占整副图像的分级比例，

判断预分割出的像素点占整副图像的比例是否小于设定值，

若是，将图像中目标划分为小目标，