[发明专利]图像分割标签的生成方法、装置、电子设备及存储介质

权利要求书

1.一种图像分割标签的生成方法，其特征在于，包括：

获取原始图像的特征图，确定所述特征图的特征响应图；所述特征响应图中响应值，表征所述特征图中对应特征在图像分类时的权重；

增大所述特征响应图中预设范围内的响应值，根据增大的特征响应图重构所述特征图；

基于重构的特征图确定第一类别激活图，根据所述第一类别激活图确定图像分割标签。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述确定所述特征图的特征响应图，包括：

将所述特征图经空间维度的全局平均池化和卷积处理，得到通道维度的第一特征响应图；或者，

将所述特征图经通道维度的全局平均池化和卷积处理，得到空间维度的第二特征响应图。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，若所述特征响应图为第一特征响应图，则所述基于重构的特征图确定第一类别激活图，包括：

确定与所述重构的特征图对应的空间维度的第三特征响应图；

增大所述第三特征响应图中所述预设范围内的响应值，根据增大的第三特征响应图对所述重构的特征图再次重构；

基于再次重构的特征图确定第一类别激活图。

4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，若所述特征响应图为第二特征响应图，则所述基于重构的特征图确定第一类别激活图，包括：

确定与所述重构的特征图对应的通道维度的第四特征响应图；

增大所述第四特征响应图中所述预设范围内的响应值，根据增大的第四特征响应图对所述重构的特征图再次重构；

基于再次重构的特征图确定第一类别激活图。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述增大所述特征响应图中预设范围内的响应值，包括：

基于预设调制函数对所述特征响应图进行调制，以增大所述特征响应图中所述预设范围内的响应值。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据增大的特征响应图重构所述特征图，包括：

将所述增大的特征响应图扩展至与所述特征图具备相同分辨率；

将扩展分辨率后的所述增大的特征响应图与所述特征图进行像素级乘积。

7.根据权利要求1-6中任一所述的方法，其特征在于，所述特征图包括至少一个层级的特征图；相应的，在重构当前层级的特征图之后，还包括：

根据重构的当前层级的特征图，确定下一层级的特征图；

将所述下一层级的特征图作为新的当前层级的特征图进行重构，直至确定出最高层级的特征图为止；

所述基于重构的特征图确定第一类别激活图，包括：基于最高层级的特征图确定第一类别激活图。

8.根据权利要求1-6中任一所述的方法，其特征在于，所述预设范围的最大值小于所述特征响应图的最大值；

相应的，所述根据所述第一类别激活图确定图像分割标签，包括：

根据所述特征图确定第二类别激活图；

根据所述第一类别激活图以及所述第二类别激活图，确定图像分割标签。

9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，所述第一类别激活图基于第一分支网络确定，所述第二类别激活图基于第二分支网络确定；

相应的，所述第一分支网络和所述第二分支网络基于下述步骤训练：

获取样本图像，以及所述样本图像的分类标签；

将所述第一分支网络输出的所述样本图像的预测分类，与所述分类标签之间的损失，作为第一损失；

将所述第二分支网络输出的所述样本图像的预测分类，与所述分类标签之间的损失，作为第二损失；

将所述第一分支网络输出的所述样本图像的第一类别激活图，与所述第二分支网络输出的所述样本图像的第二类别激活图之间的损失，作为第三损失；

根据所述第一损失、所述第二损失和所述第三损失，训练所述第一分支网络和所述第二分支网络。