[发明专利]语义分割模型的训练方法、图像的语义分割方法和装置

说明书

本公开实施例公开了一种语义分割模型的训练方法、图像的语义分割方法和装置，其中，方法包括：基于第一半监督语义分割模型对第一有标签训练图像数据的第一处理结果及对第一无标签训练图像数据的第二处理结果，对第一半监督语义分割模型进行更新，获得第二半监督语义分割模型；基于第二处理结果，采用预设主动学习规则，确定至少一个待标注图像；基于获取的各待标注图像及对应的标签对第一有标签训练图像数据和第一无标签训练图像数据进行更新；基于更新后的第二有标签训练图像数据和第二无标签训练图像数据对第二半监督语义分割模型进行训练，获得目标语义分割模型。本公开实施例可以有效改善有标签数据的分布，从而有效提高语义分割模型的性能。

技术领域

本公开涉及计算机视觉技术，尤其是一种语义分割模型的训练方法、图像的语义分割方法和装置。

背景技术

半监督语义分割是近期计算机视觉领域的热点问题，其可以利用少量的有标签图像数据和大量的无标签图像数据进行模型训练，获得语义分割模型，进而基于该语义分割模型为图像中每个像素进行分类。现有的半监督语义分割方法通常是通过有标签图像数据训练获得初始模型，进而基于初始模型对无标签图像数据进行预测，为无标签数据生成伪标签，继续训练模型。但是，现有这种半监督语义分割方法的语义分割模型的性能受限于无标签数据预测错误带来的确认误差，导致模型性能较差。

发明内容

为了解决上述半监督语义分割模型性能较差等技术问题，提出了本公开。本公开的实施例提供了一种语义分割模型的训练方法、图像的语义分割方法和装置。

根据本公开实施例的一个方面，提供了一种语义分割模型的训练方法，包括：获取预先获得的第一半监督语义分割模型对第一有标签训练图像数据的第一处理结果及所述第一半监督语义分割模型对第一无标签训练图像数据的第二处理结果；基于所述第一处理结果和所述第二处理结果对所述第一半监督语义分割模型进行更新，获得第二半监督语义分割模型；基于所述第二处理结果，采用预设主动学习规则，确定所述第一无标签训练图像数据中的至少一个待标注图像；获取各所述待标注图像分别对应的标签；基于各所述待标注图像及各所述待标注图像分别对应的标签对所述第一有标签训练图像数据和所述第一无标签训练图像数据进行更新，获得更新后的第二有标签训练图像数据和第二无标签训练图像数据；基于所述第二有标签训练图像数据和所述第二无标签训练图像数据对所述第二半监督语义分割模型进行训练；响应于满足训练结束条件，获得目标语义分割模型。

根据本公开实施例的另一个方面，提供了一种语义分割模型的训练装置，包括：第一获取模块，用于获取预先获得的第一半监督语义分割模型对第一有标签训练图像数据的第一处理结果及所述第一半监督语义分割模型对第一无标签训练图像数据的第二处理结果；第一处理模块，用于基于所述第一处理结果和所述第二处理结果对所述第一半监督语义分割模型进行更新，获得第二半监督语义分割模型；第二处理模块，用于基于所述第二处理结果，采用预设主动学习规则，确定所述第一无标签训练图像数据中的至少一个待标注图像；第二获取模块，用于获取各所述待标注图像分别对应的标签；第三处理模块，用于基于各所述待标注图像及各所述待标注图像分别对应的标签对所述第一有标签训练图像数据和所述第一无标签训练图像数据进行更新，获得更新后的第二有标签训练图像数据和第二无标签训练图像数据；第四处理模块，用于基于所述第二有标签训练图像数据和所述第二无标签训练图像数据对所述第二半监督语义分割模型进行训练；第五处理模块，用于响应于满足训练结束条件，获得目标语义分割模型。

根据本公开实施例的再一个方面，提供了一种图像的语义分割方法，包括：获取待处理图像数据；基于预先获得的目标语义分割模型对所述待处理图像数据进行语义分割，获得所述待处理图像数据对应的语义分割结果；所述目标语义分割模型通过如上任一实施例所述的语义分割模型的训练方法获得。