[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

说明书

本公开实施例公开了一种图像分割标签的生成方法、装置、电子设备及存储介质，其中该方法包括：获取原始图像的特征图，确定特征图的特征响应图；特征响应图中响应值，表征特征图中对应特征在图像分类时的权重；增大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特征图；基于重构的特征图确定第一类别激活图，根据第一类别激活图确定图像分割标签。通过对特征响应图进行调制，能够增加与图像分割关联程度较高、但容易被图像分类的神经网络忽略的特征的权重。通过基于调制后的特征响应图重构的特征图，根据重构的特征图生成类别激活图，能够使类别激活图覆盖完整的物体区域，得到高精度的分割标签，有利于优化图像语义分割网络的训练效果。

技术领域

本公开实施例涉及计算机技术领域，尤其涉及一种图像分割标签的生成方法、装置、电子设备及存储介质。

背景技术

图像语义分割技术是以语义属性作为划分标准实现逐像素分类预测的技术。图像语义分割能够得到图像中各物体的语义以及位置坐标，使其在围绕场景理解展开的诸多领域中具有巨大实用价值。

由于像素级别的分割标签较难获取，现常用粗粒度的类别标签作为分割标签，进行图像语义分割网络的弱监督学习。现有技术中，通常将图像分类网络中特征图的类别激活图(Class Activation Mapping，CAM)作为分割标签。

现有技术的不足之处至少包括：类别激活图中的响应区域为与判别物体的分类关联性高的区域，而不能覆盖物体的全部区域。采用CAM作为分割标签，导致分割标签的精度较低，从而使图像语义分割网络的训练效果较差。

发明内容

本公开实施例提供了一种图像分割标签的生成方法、装置、电子设备及存储介质，能够生成高精度的分割标签，有利于优化图像语义分割网络的训练效果。

第一方面，本公开实施例提供了一种图像分割标签的生成方法，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。

第二方面，本公开实施例还提供了一种图像分割标签的生成装置，包括：

响应图确定模块，用于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；

特征图重构模块，用于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；

分割标签确定模块，用于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。

第三方面，本公开实施例还提供了一种电子设备，所述电子设备包括：

一个或多个处理器；

存储装置，用于存储一个或多个程序，

当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现如本公开实施例任一所述的图像分割标签的生成方法。

第四方面，本公开实施例还提供了一种包含计算机可执行指令的存储介质，所述计算机可执行指令在由计算机处理器执行时用于执行如本公开实施例任一所述的图像分割标签的生成方法。

本公开实施例的技术方案，获取原始图像的特征图，确定特征图的特征响应图；特征响应图中响应值，表征特征图中对应特征在图像分类时的权重；增大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特征图；基于重构的特征图确定第一类别激活图，根据第一类别激活图确定图像分割标签。