[发明专利]一种手部分割方法、装置、存储介质和设备

权利要求书

1.一种手部分割方法，其特征在于，包括：

获取用户输入的图像；

将所述图像输入至预先构建的分割网络中，得到所述分割网络的输出结果；所述输出结果包括左手的掩膜、右手的掩膜、第一数值、以及第二数值；所述第一数值指示所述左手识别成功的概率，所述第二数值指示所述右手识别成功的概率；

判断所述第一数值和所述第二数值是否均大于预设阈值；

在所述第一数值和所述第二数值均大于所述预设阈值的情况下，将所述左手的掩膜、以及所述右手的掩膜发送给所述用户；

在所述第一数值和所述第二数值均不大于所述预设阈值的情况下，重复执行预设步骤，对所述输出结果进行迭代处理，直至迭代处理后的所述输出结果所指示的第一数值和第二数值均大于所述预设阈值，并向所述用户发送迭代处理后的所述输出结果所包含的左手的掩膜、以及右手的掩膜；其中，所述预设步骤包括：基于所述输出结果，生成新的图像，并将所述新的图像输入至所述分割网络中，得到所述新的输出结果。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述分割网络包括：

降采样结构，用于对所述图像进行下采样，得到下采样后的图像；

特征识别结构，用于从所述下采样后的图像中识别得到特征图像；所述特征图像包括左手特征图像和右手特征图像；

升采样结构，用于对所述左手特征图像进行上采样，得到所述左手的掩膜、以及所述左手识别成功的概率；对所述右手特征图像进行上采样，得到所述右手的掩膜、以及所述右手识别成功的概率。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述降采样结构包括：

标准卷积层、归一化层、激活层、以及下采样层。

4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述特征识别结构包括：

深度卷积层、归一化层、激活层、以及三维点云操作层。

5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述升采样结构包括：

标准卷积层、归一化层、激活层、以及转置卷积层。

6.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述分割网络还包括：

跳跃链接结构，用于辅助所述升采样结构对所述特征图像进行上采样。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述输出结果，生成新的图像，包括：

将所述左手的掩膜与所述第一数值进行相乘，得到第一乘积；

将所述右手的掩膜与所述第二数值进行相乘，得到第二乘积；

对所述第一乘积和所述第二乘积进行通道合并，得到新的图像。

8.一种手部分割装置，其特征在于，包括：

获取单元，用于获取用户输入的图像；

分割单元，用于将所述图像输入至预先构建的分割网络中，得到所述分割网络的输出结果；所述输出结果包括左手的掩膜、右手的掩膜、第一数值、以及第二数值；所述第一数值指示所述左手识别成功的概率，所述第二数值指示所述右手识别成功的概率；

判断单元，用于判断所述第一数值和所述第二数值是否均大于预设阈值；

发送单元，用于在所述第一数值和所述第二数值均大于所述预设阈值的情况下，将所述左手的掩膜、以及所述右手的掩膜发送给所述用户；

迭代单元，用于在所述第一数值和所述第二数值均不大于所述预设阈值的情况下，重复执行预设步骤，对所述输出结果进行迭代处理，直至迭代处理后的所述输出结果所指示的第一数值和第二数值均大于所述预设阈值，并向所述用户发送迭代处理后的所述输出结果所包含的左手的掩膜、以及右手的掩膜；其中，所述预设步骤包括：基于所述输出结果，生成新的图像，并将所述新的图像输入至所述分割网络中，得到新的输出结果。

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包括存储的程序，其中，所述程序执行权利要求1-7任一所述的手部分割方法。

10.一种手部分割设备，其特征在于，包括：处理器、存储器和总线；所述处理器与所述存储器通过所述总线连接；

所述存储器用于存储程序，所述处理器用于运行程序，其中，所述程序运行时执行权利要求1-7任一所述的手部分割方法。