[发明专利]人体部位分割网络训练方法、人体部位分割方法及装置

权利要求书

1.一种人体部位分割网络训练方法，其特征在于，包括：

获取训练人体图像数据，所述训练人体图像数据包括训练人体图像和所述训练人体图像的基准人体部位分割标记，所述基准人体部位分割标记包括所述训练人体图像的各个像素点的人体部位类别；

获取所述训练人体图像的训练人体特征；

利用待训练的人体部位分割网络，根据所述训练人体特征，获取训练人体部位分割标记；

至少利用所述训练人体部位分割标记，获取所述训练人体部位分割标记的基准评价分数，其中，所述基准评价分数用于评价所述训练人体部位分割标记的分割结果；

利用待训练的评价网络，根据所述训练人体特征，得到所述训练人体特征对应的训练评价分数，其中，所述评价网络适于评价所述人体部位分割网络所得的所述训练人体部位分割标记；

根据利用所述基准人体部位分割标记和所述训练人体部位分割标记获取的分割损失以及利用所述训练评价分数和所述基准评价分数获取的评价损失，获取模型训练的全局损失，并根据所述全局损失，优化待训练的所述人体部位分割网络和所述评价网络，直至所述全局损失满足全局损失阈值，得到训练完成的所述人体部位分割网络和所述评价网络；

所述训练人体部位分割标记包括所述训练人体图像的各个像素点的分割概率值，所述分割概率值包括所述像素点为各个人体部位类别或非人体部位类别的概率值；

所述至少利用所述训练人体部位分割标记，获取所述训练人体部位分割标记的基准评价分数的步骤包括：

利用所述分割概率值，获取所述训练人体图像的各个像素点的最大分割概率值；

根据预定要求，选取基准像素点；

获取各个所述基准像素点的所述最大分割概率值的均值，得到基准像素评价分数；

所述利用待训练的评价网络，根据所述训练人体特征，得到所述训练人体特征对应的训练评价分数的步骤包括：

利用待训练的像素评价网络，根据所述训练人体特征，得到所述训练人体特征对应的训练像素评价分数；

所述评价损失包括：

利用所述训练像素评价分数和所述基准像素评价分数获取的像素评价损失。

2.如权利要求1所述的人体部位分割网络训练方法，其特征在于，所述根据预定要求，选取基准像素点的步骤包括：

选取所有像素点，作为基准像素点。

3.如权利要求1所述的人体部位分割网络训练方法，其特征在于，所述根据预定要求，选取基准像素点的步骤包括：

获取最大分割概率值大于或等于预定概率值的像素点，作为基准像素点。

4.如权利要求3所述的人体部位分割网络训练方法，其特征在于，所述预定概率值的范围为0.2-0.4。

5.如权利要求1所述的人体部位分割网络训练方法，其特征在于，

所述训练人体部位分割标记包括所述训练人体图像的各个像素点的预测人体部位类别；

所述至少利用所述训练人体部位分割标记，获取所述训练人体部位分割标记的基准评价分数的步骤包括：

利用所述训练人体部位分割标记和所述基准人体部位分割标记获取各个所述人体部位类别的交并比分数；

获取各个所述人体部位类别的交并比分数的均值，得到基准交并比评价分数；

所述利用待训练的评价网络，根据所述训练人体特征，得到所述训练人体特征对应的训练评价分数的步骤包括：

利用待训练的交并比评价网络，根据所述训练人体特征，得到所述训练人体特征对应的训练交并比评价分数；

所述评价损失包括：

利用所述训练交并比评价分数和所述基准交并比评价分数获取的交并比评价损失。