[发明专利]对象分割方法、装置、计算机设备及存储介质

权利要求书

1.一种对象分割方法，其特征在于，包括：

获取样本图像和样本分割图像，所述样本图像包括线条状的第一对象和线条状的第二对象，且所述第一对象的宽度和所述第二对象的宽度不同；所述样本分割图像是对所述样本图像中的目标对象进行分割标注得到的，所述目标对象包括以下至少一项：所述第一对象和所述第二对象；

调用分割网络模型对所述样本图像进行对象分割处理，并将对象分割处理过程中所提取得到的中间特征输入至宽度感知模型中；

调用所述宽度感知模型根据所述中间特征生成预测中心线距离图，所述预测中心线距离图用于反映所述目标对象的预测宽度；

调用所述宽度感知模型根据所述样本分割图像中的所述目标对象的线条中心线，计算得到基准中心线距离图；所述基准中心线距离图用于反映所述目标对象的基准宽度；

采用宽度损失函数根据所述预测中心线距离图和所述基准中心线距离图进行损失值运算，得到初始宽度损失值，所述初始宽度损失值用于反映所述预测中心线距离图和所述基准中心线距离图之间的差异；

根据所述初始宽度损失值计算目标宽度损失值；

按照减小所述目标宽度损失值的方向，更新所述分割网络模型的模型参数；模型训练后的分割网络模型用于对目标图像进行对象分割处理，所述目标图像包括至少两个线条状且宽度不同的对象。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述中间特征包括：所述分割网络模型中的N个特征网络层所输出的N个级别的特征图，一个特征网络层输出一个级别的特征图，且任意两个级别的特征图的尺寸不同；其中，N为大于1的正整数；

所述宽度感知模型包括中心处理模块和N个特征处理模块，各个特征处理模块的输入端分别连接所述N个特征网络层中的不同的特征网络层，且所述各个特征处理模块的输出端均连接所述中心处理模块的输入端；

所述调用所述宽度感知模型根据所述中间特征生成预测中心线距离图，包括：

调用所述各个特征处理模块对各个级别的特征图进行尺寸调整，得到调整后的N个特征图；一个特征处理模块调整一个级别的特征图，所述调整后的N个特征图的尺寸相同；

对所述调整后的N个特征图进行特征融合处理，得到融合特征；

调用所述中心处理模块根据所述融合特征进行中心线距离图的预测处理，得到预测中心线距离图。

3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述样本分割图像包括以下至少一项：第一分割图像、第二分割图像和第三分割图像；所述第一分割图像是对所述样本图像中的所述第一对象进行分割标注得到的，所述第二分割图像是对所述样本图像中的所述第二对象进行分割标注得到的，所述第三分割图像是对所述样本图像中的所述第一对象和所述第二对象进行分割标注得到的；

所述预测中心线距离图包括以下至少一项：关于所述第一对象的第一预测中心线距离图、关于所述第二对象的第二预测中心线距离图，以及关于所述第一对象和所述第二对象的第三预测中心线距离图；

所述基准中心线距离图包括以下至少一项：关于所述第一对象的第一基准中心线距离图、关于所述第二对象的第二基准中心线距离图，以及关于所述第一对象和所述第二对象的第三基准中心线距离图。

4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，若所述目标对象为所述第一对象或者所述第二对象，则所述样本分割图像包括所述第一分割图像或者所述第二分割图像，所述基准中心线距离图包括所述第一基准中心线距离图或者所述第二基准线中心线距离图；

所述调用所述宽度感知模型根据所述样本分割图像中的所述目标对象的线条中心线，计算得到基准中心线距离图，包括：

调用所述宽度感知模型确定所述样本分割图像中的所述目标对象的线条中心线，并在所述样本分割图像中确定属于所述目标对象的多个目标像素点；

根据各个目标像素点的像素位置和所述目标对象的线条中心线之间的中心距离，分别调整所述各个目标像素点的像素值，得到所述基准中心线距离图；任一目标像素点在所述基准中心线距离图中的基准像素值与所述任一目标像素点的中心距离成负相关。