[发明专利]人脸分割方法、装置及计算机可读存储介质

权利要求书

1.一种人脸分割方法，其特征在于，包括：

利用特征提取网络提取待处理人脸图像的多个语义特征和多个细节特征；

将各语义特征和各细节特征输入至预先构建的注意力网络模型，得到输出特征图；所述注意力网络模型用于将各语义特征和各细节特征的输出通道数调整为相同值，基于空间注意力和通道注意力、按照特征所属网络层数由高到低对输出通道数相同的每两个特征进行处理，以将各语义特征融合至各细节特征中；

对所述输出特征图进行预测处理，得到人脸分割结果，具体包括：

基于框体截取特征区域方法，利用一次调整框截取所述输出特征图，预测所述输出特征图的分类和二次调整框；

基于所述框体截取特征区域方法，利用所述二次调整框截取所述输出特征图，预测三次调整框；

基于所述框体截取特征区域方法，利用所述三次调整框截取所述输出特征图，预测人脸分割并得到所述人脸分割结果。

2.根据权利要求1所述的人脸分割方法，其特征在于，所述将各语义特征和各细节特征的输出通道数调整为相同值包括：

利用第一预设尺寸卷积将各语义特征和各细节特征的输出通道数调整为相同值，得到各特征对应的初始特征图；

利用最邻近插值操作增大各初始特征图的图像尺寸。

3.根据权利要求1所述的人脸分割方法，其特征在于，所述将各语义特征和各细节特征的输出通道数调整为相同值包括：

利用第二预设尺寸卷积将各细节特征的输出通道数调整为相同值，得到各细节特征对应的初始特征图；

基于各输出通道的权重值将各语义特征的输出通道数调整为相同值。

4.根据权利要求1所述的人脸分割方法，其特征在于，所述基于所述框体截取特征区域方法，利用所述三次调整框截取所述输出特征图包括：

分别对所述三次调整框的4条边框向目标极值点的调整值进行预测。

5.根据权利要求4所述的人脸分割方法，其特征在于，所述基于空间注意力和通道注意力、按照特征所属网络层数由高到低，对输出通道数相同的每两个特征进行处理，以将各语义特征融合至细节特征中之后，还包括：

利用第二预设尺寸卷积对处理后的特征图进行处理。

6.根据权利要求5所述的人脸分割方法，其特征在于，所述利用特征提取网络提取待处理人脸图像的多个语义特征和多个细节特征之前，还包括：

将所述待处理人脸图像的图像尺寸进行缩放处理。

7.一种人脸分割装置，其特征在于，包括：

特征提取模块，用于利用特征提取网络提取待处理人脸图像的多个语义特征和多个细节特征；

特征处理模块，用于将各语义特征和各细节特征输入至预先构建的注意力网络模型，得到输出特征图；所述注意力网络模型用于将各语义特征和各细节特征的输出通道数调整为相同值，基于空间注意力和通道注意力、按照特征所属网络层数由高到低对输出通道数相同的每两个特征进行处理，以将各语义特征融合至各细节特征中；

人脸分割模块，用于对所述输出特征图进行预测处理，得到人脸分割结果，具体包括：

基于框体截取特征区域方法，利用一次调整框截取所述输出特征图，预测所述输出特征图的分类和二次调整框；

基于所述框体截取特征区域方法，利用所述二次调整框截取所述输出特征图，预测三次调整框；

基于所述框体截取特征区域方法，利用所述三次调整框截取所述输出特征图，预测人脸分割并得到所述人脸分割结果。

8.一种人脸分割装置，其特征在于，包括处理器，所述处理器用于执行存储器中存储的计算机程序时实现如权利要求1至6任一项所述人脸分割方法的步骤。

9.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质上存储有人脸分割程序，所述人脸分割程序被处理器执行时实现如权利要求1至6任一项所述人脸分割方法的步骤。