[发明专利]一种基于双分支结构的秦腔人像分割方法

权利要求书

1.一种基于双分支结构的秦腔人像分割方法，其特征在于包括以下步骤：

步骤一：搜集以秦腔戏曲人物为前景的高分辨率图像作为数据集；

步骤二：使用Pytorch构建改进后的AE-GFMNet网络，AE-GFMNet网络由编码器-解码器组成，其中编码器由两个后续解码器共享，AE-GFMNet网络结构如公式(1)；

I_i＝α_iF_i+(1-α_i)B_i    (1)

式中，I_i为输入图像，α_i为从每个像素中预测的具有前景概率的alpha matte值，α∈[0，1]，F_i为图像I_i的前景，B_i为图像I_i的背景；

编码器由ResNet34作为主干结构，分辨率逐次减半，编码器通过五个卷积块对输入的单张图片进行特征提取；解码器结构分为Global解码器和Detail解码器，Global解码器用于识别图片中的主体前景，通过简单的语义结构来识别前景和背景，分割出粗略的前景部分，Detail解码器用于对前景主体的边缘信息进行处理，对边缘细节进行详细的分割，将Global模块和Detail模块得到的子目标结果进行结合得到预测的alphamatte值；

步骤三：对构建的改进后的AE-GFMNet网络进行训练，采用训练后的AE-GFMNet网络对数据集进行秦腔人像分割，得到秦腔人像图像。

2.如权利要求1所述的基于双分支结构的秦腔人像分割方法，其特征在于：Global解码器结构由空洞空间金字塔池化ASPP结构和五个卷积块组成，空洞空间金字塔池化ASPP结构由一个1×1的卷积层、池化金字塔以及ASPP Pooling组成。

3.如权利要求1所述的基于双分支结构的秦腔人像分割方法，其特征在于：Detain解码器结构由ECA注意力机制和3个卷积层以及五个与Global解码器结构类似的五个卷积块组成。