[发明专利]图像语义分割方法、装置、电子设备及存储介质在审
申请号: | 202110019145.6 | 申请日: | 2021-01-07 |
公开(公告)号: | CN114742996A | 公开(公告)日: | 2022-07-12 |
发明(设计)人: | 杨喆 | 申请(专利权)人: | 阿里巴巴集团控股有限公司 |
主分类号: | G06V10/26 | 分类号: | G06V10/26;G06V10/46;G06V10/762;G06V10/764;G06V20/40;G06V20/13;G06V20/58;G06K9/62 |
代理公司: | 北京智信四方知识产权代理有限公司 11519 | 代理人: | 钟文芳;刘真 |
地址: | 英属开曼群岛大开*** | 国省代码: | 暂无信息 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 图像 语义 分割 方法 装置 电子设备 存储 介质 | ||
1.一种图像语义分割方法,其中,包括:
获取待处理图像;
确定所述待处理图像中像素点的初始分类预测结果;
基于所述初始分类预测结果对所述待处理图像的图像特征进行特征增强处理;
根据特征增强处理后的所述图像特征获得所述待处理图像的语义分割预测结果。
2.根据权利要求1所述的方法,其中,基于所述初始分类预测结果对所述待处理图像的图像特征进行特征增强处理,包括:
根据所述初始分类预测结果构建所述待处理图像的邻接矩阵;其中,所述邻接矩阵用于描述所述待处理图像中像素点之间的语义相关关系;
基于所述邻接矩阵对所述图像特征进行特征增强处理。
3.根据权利要求2所述的方法,其中,根据所述初始分类预测结果构建所述待处理图像对应的邻接矩阵,包括:
通过将分类矩阵与分类矩阵的转置进行相乘的方式构建所述邻接矩阵;所述分类矩阵为所述初始分类预测结果的矩阵形式。
4.根据权利要求2或3所述的方法,其中,所述特征增强处理包括多个阶段,基于所述邻接矩阵对所述图像特征进行特征增强处理,包括:
基于所述邻接矩阵对输入特征进行当前阶段的特征增强处理;其中,所述输入特征为所述图像特征或者上一阶段的特征增强处理得到的输出特征;
根据特征增强处理后的所述图像特征获得所述待处理图像的语义分割预测结果,包括:
根据最后一个阶段的特征增强处理得到的输出特征获取所述语义分割预测结果。
5.根据权利要求1-3任一项所述的方法,其中,确定所述待处理图像中像素点的初始分类预测结果,包括:
利用语义分割模型中的基础模型获取所述待处理图像的图像特征;
利用所述语义分割模型中的分类模型对所述待处理图像中的像素点进行分类预测,获得所述初始分类预测结果;
基于所述邻接矩阵对所述图像特征进行特征增强处理,包括:
利用所述语义分割模型中的特征增强模型,基于所述邻接矩阵对所述图像特征进行特征增强处理。
6.根据权利要求1-3任一项所述的方法,其中,所述方法还包括:
在所述语义分割预测结果的置信度低于预设阈值时,向用户展示所述语义分割预测结果;
接收所述用户对于所述语义分割预测结果的修正数据;
根据所述修正数据对所述语义分割预测结果进行调整。
7.根据权利要求6所述的方法,其中,所述方法还包括:
根据调整后的所述语义分割预测结果以及调整前的所述语义分割预测结果对语义分割模型的模型参数进行调整;其中,所述语义分割模型为获取调整前的所述语义分割预测结果的模型。
8.根据权利要求1-3、5、7任一项所述的方法,其中,所述待处理图像为遥感影像,所述语义分割预测结果包括以下一种或多种数据的组合:所述遥感影像中不同地物的轮廓信息、所述遥感影像中不同地物的资源类型、所述遥感影像中的路网信息。
9.根据权利要求1-3、5、7任一项所述的方法,其中,所述待处理图像为目标区域的遥感影像,所述方法还包括:
根据所述语义分割预测结果确定所述目标区域中的目标地物。
10.根据权利要求1-3、5、7任一项所述的方法,其中,所述待处理图像为目标区域的遥感影像,所述方法还包括:
根据所述语义分割预测结果确定所述目标区域中所包括的地物的资源类型。
11.根据权利要求1-3、5、7任一项所述的方法,其中,所述待处理图像为目标区域的遥感影像,所述方法还包括:
根据所述语义分割预测结果确定所述目标区域中道路的位置以及种类;
根据所述道路的位置以及种类确定所述目标区域中的路网信息。
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