[发明专利]一种图像中目标物体的分割方法及装置

摘要

本发明实施例提供了一种图像中目标物体的分割方法，所述方法包括：获取待分割图像；将待分割图像输入预先训练完成的全卷积神经网络模型；全卷积神经网络模型提取待分割图像的图像特征，根据其包含的图像样本的图像特征与标签的对应关系，获得与待分割图像的图像特征相匹配的图像样本的标签并输出；根据预设的标签与像素范围的对应关系，获得全卷积神经网络模型输出的图像样本的标签所对应的像素范围；将获得的像素范围确定为待分割图像中目标物体所在位置的像素范围。可见，采用该方法对图像中目标物体的进行分割时，可以确定目标物体在图像中的像素范围，可实现像素级别的识别，对图像中目标物体识别的精确非常高。

主权项

1.一种图像中目标物体的分割方法，其特征在于，所述方法包括：获取待分割图像；将所述待分割图像输入预先训练完成的全卷积神经网络模型；其中，所述全卷积神经网络模型为：基于图像样本及其对应的标签，对预设的全卷积神经网络架构进行参数训练所得到的全卷积神经网络模型；所述全卷积神经网络模型提取所述待分割图像的图像特征，根据其包含的图像样本的图像特征与标签的对应关系，获得与所述待分割图像的图像特征相匹配的图像样本的标签并输出；其中，所述标签用于标识目标物体在图像样本中所在位置的像素范围；根据预设的标签与像素范围的对应关系，获得所述全卷积神经网络模型输出的图像样本的标签所对应的像素范围；将获得的像素范围确定为所述待分割图像中目标物体所在位置的像素范围。