[发明专利]模型的构建方法、图像语义分割方法、装置、设备及介质

权利要求书

1.一种图像语义分割模型的构建方法，其特征在于，包括：

获取待构建模型的基础模型结构，所述基础模型结构包括骨干神经网络、卷积层、特征拼接层和分割网络，所述分割网络包括像素重组模块；

根据像素重组模块的输出特征数据的数据通道数量确定卷积层通道数量以及补全通道数量；

根据所述补全通道数量从所述骨干神经网络中选取中间层作为特征补全层，将所述特征补全层和所述卷积层分别与所述特征拼接模块相连接，将所述特征拼接模块与所述分割网络相连接，得到所述图像语义分割模型。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据像素重组模块的特征数据的数据通道数量确定卷积层通道数量以及补全通道数量，包括：

将小于所述数据通道数量的任意正整数作为所述卷积层通道数量；

将所述数据通道数量与所述卷积层通道数量的差值作为所述补全通道数量。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述补全通道数量从所述骨干神经网络中选取中间层作为特征补全层，包括：

选取所述骨干神经网络中的至少一个中间层作为所述特征补全层，其中，所述至少一个中间层的总通道数量与所述补全通道数量相等。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述特征补全层的输出特征图的分辨率与所述像素重组模块的输出特征图的分辨率相同。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

获取训练样本数据；

基于所述训练样本数据对所述图像语义分割模型进行迭代训练，在满足训练结束条件的情况下，得到训练后的图像语义分割模型。

6.一种图像语义分割方法，其特征在于，包括：

获取待语义分割图像；

将所述待分割图像输入至预先训练的图像语义分割模型中，获得所述图像语义分割模型的语义分割结果，其中，所述图像语义分割模型基于权利要求1-6任一项所述的图像语义分割模型的构建方法构建的图像语义分割模型训练得到。

7.一种图像语义分割模型的构建装置，其特征在于，包括：

基础结构获取模块，用于获取待构建模型的基础模型结构，所述基础模型结构包括骨干神经网络、卷积层、特征拼接层和分割网络，所述分割网络包括像素重组模块；

通道数量确定模块，用于根据像素重组模块的输出特征数据的数据通道数量确定卷积层通道数量以及补全通道数量；

语义分割模型构建模块，用于根据所述补全通道数量从所述骨干神经网络中选取中间层作为特征补全层，将所述特征补全层和所述卷积层分别与所述特征拼接模块相连接，将所述特征拼接模块与所述分割网络相连接，得到所述图像语义分割模型。

8.一种图像语义分割装置，其特征在于，包括：

待语义分割图像获取模块，用于获取待语义分割图像；

图像语义分割模块，用于将所述待分割图像输入至预先训练的图像语义分割模型中，获得所述图像语义分割模型的语义分割结果，其中，所述图像语义分割模型基于权利要求1-5任一项所述的图像语义分割模型的构建方法构建的图像语义分割模型训练得到。

9.一种计算机设备，其特征在于，所述设备包括：

一个或多个处理器；

存储装置，用于存储一个或多个程序；

当一个或多个程序被一个或多个处理器执行，使得一个或多个处理器实现如权利要求1-5任一项所述的图像语义分割模型的构建方法，和/或，实现如权利要求6所述的图像语义分割方法。

10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现如权利要求1-5任一项所述的图像语义分割模型的构建方法，和/或，实现如权利要求6所述的图像语义分割方法。