[发明专利]图像分割网络的训练方法以及图像分割方法、装置及设备

权利要求书

1.一种图像分割网络的训练方法，其特征在于，包括：

将第一样本图像输入至第一图像分割网络，得到所述第一样本图像的特征信息，其中，所述第一样本图像具有标注信息；

利用所述第一图像分割网络，根据所述特征信息得到目标对象的第一掩膜以及第一样本分类结果，所述第一样本分类结果指示所述样本图像中是否包含所述目标对象；

利用所述第一图像分割网络，根据所述第一掩膜以及所述特征信息，得到第二分类结果，所述第二分类结果指示所述第一掩膜对应的矩形边界框中包含所述第一样本图像中目标对象的完整性是否满足设定要求；

根据所述第一掩膜、所述第一分类结果、所述第二分类结果以及标注信息，对所述第一图像分割网络进行训练，训练后得到的第一图像分割网络作为第二图像分割网络。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述利用所述第一图像分割网络，根据所述第一掩膜以及所述特征信息，得到第二分类结果，包括：

对所述第一掩膜进行下采样操作，得到第二掩膜，其中，所述第二掩膜的分辨率与所述特征信息的分辨率相同；

将所述第二掩膜与所述特征信息进行相乘操作，得到前景特征信息；

裁剪出所述前景特征信息，并将裁剪出的前景特征信息缩放至设定尺度；

获取缩放后的前景特征信息对应的向量；

将所述向量输入至所述第一图像分割网络中的全连接层，得到第二分类结果。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一掩膜、所述第一分类结果、所述第二分类结果以及标注信息，对所述第一图像分割网络进行训练，训练后得到的第一图像分割网络作为第二图像分割网络，包括：

基于损失函数对所述第一图像分割网络进行训练，所述损失函数包括：

第一损失，用于指示所述第一掩膜与根据所述标注信息确定的掩膜真实值之间的差异；

第二损失，用于指示所述第一分类结果与根据所述标注信息确定的第一分类真实值之间的差异，其中，所述第一分类真实值为所述第一样本图像中是否包含所述目标对象的真实值；

第三损失，用于指示所述第二分类结果与根据所述标注信息确定的所述第二分类真实值，其中，所述第二分类真实值为所述第一掩膜对应的矩形边界框中包含所述第一样本图像中目标对象的完整性是否满足设定要求的真实值。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述损失函数是通过对所述第一损失、所述第二损失、所述第三损失进行加权求和得到的。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，在对所述第一图像分割网络进行训练的迭代次数小于第一设定数目的情况下，所述第三损失的权重随着迭代次数的增加而减少；

在对所述第一图像分割网络进行训练的迭代次数大于或等于第一设定数目，且小于或等于第二设定数目的情况下，所述第一损失的权重随着迭代次数的增加而增加；

在对所述第一图像分割网络进行训练的迭代次数大于第二设定数目的情况下，所述第二损失的权重随着迭代次数的增加而增加。

6.一种图像分割方法，其特征在于，包括：

将待处理图像输入至图像分割网络，得到所述待处理图像的特征信息；根据所述特征信息得到第一分类结果，所述第一分类结果指示所待处理图像中是否包含目标对象；

响应于所述第一分类结果指示所述待处理图像中包含所述目标对象，根据所述特征信息得到所述目标对象的目标掩膜，并输出所述目标掩膜；

响应于所述第一分类结果指示所述待处理图像中不包含所述目标对象，输出默认图像，所述默认图像中各个像素值均为设定像素值。