[发明专利]网络训练方法、装置、电子设备及存储介质

权利要求书

1.一种网络训练方法，其特征在于，包括：

获取训练样本图像以及与所述训练样本图像对应的掩码样本图像；其中，所述掩码样本图像由所述训练样本图像以及目标掩码图像生成；

将所述掩码样本图像输入至第一网络，并基于所述第一网络的第一特征提取网络对所述掩码样本图像进行特征提取，得到与所述掩码样本图像对应的第一多层级特征图；

将所述样本图像输入至第二网络，并基于所述第二网络的第二特征提取网络对所述样本图像进行特征提取，得到与所述样本图像对应的第二多层级特征图；所述第二网络的规模大于所述第一网络的规模；

基于解码器以及与所述第一多层级特征图中每个特征图分别对应的掩码图像，对所述第一多层级特征图进行特征恢复处理，得到恢复处理后的第一多层级特征图；其中，所述第一多层级特征图中每个特征图对应的掩码图像由所述目标掩码图像分别进行缩放处理后得到；

基于所述恢复处理后的第一多层级特征图以及所述第二多层级特征图对所述第一网络进行训练，并重复上述步骤，直到所述第一网络的训练结果符合预设要求，得到训练好的第一网络。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第一特征提取网络包括呈金字塔结构的特征提取模块，所述将所述掩码样本图像输入至第一网络，并基于所述第一网络的第一特征提取网络对所述掩码样本图像进行特征提取，得到与所述掩码样本图像对应的第一多层级特征图，包括：

将所述掩码样本图像输入至第一网络，并基于所述特征提取模块对所述掩码样本图像进行特征提取，得到中间多层级特征图，并将所述中间多层级特征图作为所述第一多层级特征图；其中，所述中间多层级特征图包括多张尺寸不同的中间特征图。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第一特征提取网络包括呈金塔结构的特征提取模块以及多个掩码卷积模块；所述将所述掩码样本图像输入至第一网络，并基于所述第一网络的第一特征提取网络对所述掩码样本图像进行特征提取，得到与所述掩码样本图像对应的第一多层级特征图，包括：

将所述掩码样本图像以及所述目标掩码图像输入至第一网络，并基于所述特征提取模块对所述掩码样本图像进行特征提取，得到中间多层级特征图，其中，所述中间多层级特征图包括多张尺寸不同的中间特征图；

基于所述多个掩码卷积模块以及所述目标掩码图像，对所述中间多层级特征图中的每个中间特征图进行掩码处理，并将掩码处理后的中间多层级特征图，作为所述第一多层级特征图。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述基于所述多个掩码卷积模块以及所述目标掩码图像，对所述中间多层级特征图中的每个中间特征图进行掩码处理，包括：

根据所述中间多层级特征图中的每个中间特征图的尺寸大小，分别对所述目标掩码图像进行缩放处理，得到与所述中间多层级特征图中每个中间特征图分别对应的掩码图像；

针对每个中间特征图，基于所述掩码卷积模块对所述中间特征图以及与所述中间特征图对应的掩码图像进行点乘处理，得到掩码处理的中间特征图，并基于每个掩码处理的中间特征图得到所述掩码处理后的中间多层级特征图。

5.根据权利要求1-4中任一项所述的方法，其特征在于，所述解码器包括空间对齐模块、解码模块以及空间恢复模块，所述基于解码器以及与所述第一多层级特征图中每个特征图分别对应的掩码图像，对所述第一多层级特征图进行特征恢复处理，包括：

基于所述空间对齐模块将所述第一多层级特征图中的各个尺寸不同的特征图对齐到相同的空间分辨率，以使得所述第一多层级特征图中的各个特征图的尺寸大小对齐，得到空间对齐的多层级特征图；

基于所述空间对齐的多层级特征图分别对应的掩码图像，采用掩码标记替换所述空间对齐的多层级特征图中的掩码区域，得到带有掩码标记的多层级特征图，并基于所述解码模块对所述带有掩码标记的多层级特征图进行特征预测处理，得到特征预测处理的多层级特征图；

基于所述空间恢复模块将相同的空间分辨率的所述特征预测处理的多层级特征图恢复成原始尺寸的多层级特征图，得到所述恢复处理后的第一多层级特征图。