[发明专利]图像分割的方法、装置、电子设备以及存储介质

说明书

本公开提供了图像分割的方法、装置、电子设备以及存储介质，涉及人工智能技术领域，特别涉及图像处理和深度学习技术。具体实现方案为：获取包含前景的待分割图像；将该待分割图像输入至预先训练的图像分割模型，生成该待分割图像对应的分割结果图，其中，该图像分割模型中包括编码器、解码器和连接层，该连接层用于将该编码器的隐层所提取的特征输入至该解码器的隐层。

技术领域

本公开涉及人工智能技术领域，特别涉及图像处理和深度学习技术，尤其涉及图像分割的方法、装置、电子设备以及存储介质。

背景技术

随着互联网技术的发展，语义分割技术也取得了越来越广泛的应用。语义分割是一种典型的计算机视觉问题，其涉及将一些原始数据(例如，平面图像)作为输入并将它们转换为具有突出显示的感兴趣区域的掩模。

现有的语义分割学习模型，往往结构较为复杂，难以在资源有限的计算平台上取得较为满意的图像分割效果。

发明内容

提供了一种图像分割的方法、装置、电子设备以及存储介质。

根据第一方面，提供了一种图像分割的方法，该方法包括：获取包含前景的待分割图像；将待分割图像输入至预先训练的图像分割模型，生成待分割图像对应的分割结果图，其中，图像分割模型中包括编码器、解码器和连接层，连接层用于将编码器的隐层所提取的特征输入至解码器的隐层。

根据第二方面，提供了一种图像分割的装置，该装置包括：图像获取单元，被配置成获取包含前景的待分割图像；图像分割单元，被配置成将待分割图像输入至预先训练的图像分割模型，生成待分割图像对应的分割结果图，其中，图像分割模型中包括编码器、解码器和连接层，连接层用于将编码器的隐层所提取的特征输入至解码器的隐层。

根据第三方面，提供了一种电子设备，该电子设备包括：至少一个处理器；以及与上述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，存储器存储有可被上述至少一个处理器执行的指令，上述指令被至少一个处理器执行，以使上述至少一个处理器能够执行如第一方面中任一实现方式所描述的方法。

根据第四方面，提供了一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，该计算机指令用于使计算机能够执行如第一方面中任一实现方式所描述的方法。

根据第五方面，提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序，该计算机程序在被处理器执行时实现如第一方面中任一实现方式所描述的方法。

根据本公开的技术实现了通过利用包括编码器、解码器和用于将上述编码器的隐层所提取的特征输入至上述解码器的隐层的连接层的图像分割模型，可以将编码器和解码器跨层连接起来，实现对底层纹理特征的整合，有利于生成更精细的掩码。而且，上述连接层可以重用编码器所提取的特征，提高了特征的利用率，无需增加额外的计算成本。从而有助于在几乎不增加计算量的前提下提高图像分割的效果，有利于在资源有限的计算平台(诸如没有强大GPU的智能手机或基于浏览器上运行的JavaScript的聊天网页)上实现图像分割效果和推理速度的平衡。

应当理解，本部分所描述的内容并非旨在标识本公开的实施例的关键或重要特征，也不用于限制本公开的范围。本公开的其它特征将通过以下的说明书而变得容易理解。

附图说明

附图用于更好地理解本方案，不构成对本公开的限定。其中：

图1a、1b、1c是根据本公开第一实施例的示意图；

图2a、2b是根据本公开第二实施例的示意图；

图3是可以实现本公开实施例的图像分割的方法的一个应用场景的示意图；

图4是根据本公开实施例的图像分割的装置的示意图；

图5是用来实现本公开实施例的图像分割的方法的电子设备的框图。

具体实施方式