[发明专利]图像分割方法、装置、设备和存储介质

说明书

本申请提供一种图像分割方法、装置、设备和存储介质，该方法包括：针对目标图像中第一图像块和第二图像块进行特征提取以得到第一特征图和第二特征图；根据第一图像块和第二图像块的位置关系及设定的膨胀率，在第一特征图和第二特征图中确定与目标卷积核对应的卷积范围。采用目标卷积核在卷积范围内进行空洞卷积处理以得到第三特征图和第四特征图，根据第三特征图和第四特征图确定第一图像块和第二图像块的图像分割结果，根据多个图像块的图像分割结果确定目标图像的图像分割结果。通过跨块空洞卷积操作实现了不同图像块的上下文信息的感知，可以获得更准确的分割结果；本申请的方法还可用于虚拟现实领域，渲染图像分割结果到硬件设备的显示器。

技术领域

本发明涉及人工智能技术领域，尤其涉及一种图像分割方法、装置、设备和存储介质。

背景技术

相比于普通分辨率图像(Natural Resolution Image)来说，超高分辨率图像（Ultra-high Resolution Image，简称UHR）的分辨率至少为2K，甚至达到4K或6K。UHR图像一般来源于遥感卫星、无人机场景拍摄等，图像内容跨度大、涵盖面积广。

在一些实际应用场景下，需要对图像进行图像分割处理（也称为语义分割处理），以预测出输入图像中各个像素对应的类别，即实现像素级的分类处理。一般地，通过训练一个图像分割模型来实现对输入图像的语义分割。针对UHR图像，在模型训练过程中，受限于训练时长以及显存的占用，通常的训练过程中，会将图像进行下采样到较小的尺寸后输入到网络模型中，以结合图像的监督信息完成对网络模型的训练。这种训练方式虽然通过降低图像尺寸而降低了显存的占用，但是，由于下采样操作会丢失图像中很多局部细节特征，导致最终的分割结果准确性较差。

发明内容

本发明实施例提供一种图像分割方法、装置、设备和存储介质，用于提高图像分割结果准确性。

第一方面，本发明实施例提供一种图像分割方法，所述方法包括：

对目标图像进行分块，得到多个图像块；

针对多个图像块中的第一图像块和第二图像块，分别进行特征提取，以得到第一特征图和第二特征图；

根据所述第一图像块和所述第二图像块的位置关系以及设定的膨胀率，在所述第一特征图和所述第二特征图中确定与目标卷积核对应的卷积范围，其中，所述目标卷积核对应于所述膨胀率；

采用所述目标卷积核在所述卷积范围内进行空洞卷积处理，以得到所述第一特征图更新后的第三特征图以及所述第二特征图更新后的第四特征图；

根据所述第三特征图和所述第四特征图，确定所述第一图像块和所述第二图像块的图像分割结果；

根据所述多个图像块的图像分割结果，确定所述目标图像的图像分割结果。

第二方面，本发明实施例提供一种图像分割装置，所述装置包括：

切分模块，用于对目标图像进行分块，得到多个图像块；

提取模块，用于针对多个图像块中的第一图像块和第二图像块，分别进行特征提取，以得到第一特征图和第二特征图；

卷积模块，用于根据所述第一图像块和所述第二图像块的位置关系以及设定的膨胀率，在所述第一特征图和所述第二特征图中确定与目标卷积核对应的卷积范围，其中，所述目标卷积核对应于所述膨胀率；以及，采用所述目标卷积核在所述卷积范围内进行空洞卷积处理，以得到所述第一特征图更新后的第三特征图以及所述第二特征图更新后的第四特征图；

分割模块，用于根据所述第三特征图和所述第四特征图，确定所述第一图像块和所述第二图像块的图像分割结果；以及，根据所述多个图像块的图像分割结果，确定所述目标图像的图像分割结果。

第三方面，本发明实施例提供一种电子设备，包括：存储器、处理器、通信接口；其中，所述存储器上存储有可执行代码，当所述可执行代码被所述处理器执行时，使所述处理器执行如第一方面所述的图像分割方法。