【技术实现步骤摘要】
图像语义分割方法、装置和计算机设备
本申请涉及图像分割
，特别是涉及一种图像语义分割方法、装置和计算机设备。
技术介绍
图像语义分割是计算机视觉和模式识别领域重要研究课题之一，广泛应用于自动驾驶系统、无人机、医学影像等场景中，其目标是对图像的每个像素点进行分类，将图像分割成一组具有一定语义含义的区域块，并识别出每个区域块的类别，最终得到一幅具有语义标注的图像。以应用于自动驾驶系统为例，通过图像语义分割可将人、车辆、树木等不同类别的对象进行分割归类，并针对不同类别的对象采用不同的标注方式，得到语义分割图像，以根据语义分割图像避让行人和车辆等障碍。在现有的图像语义分割方法中，按照低分辨率至高分辨率的顺序，依次组合卷积获得的各特征图。而低分辨率特征图由于卷积时会遗漏信息，因此通过上述方式组合得到的特征图，也存在信息衰减的问题，进而影响语义分割的准确性。
技术实现思路
根据本申请的各种实施例，提供一种图像语义分割方法、装置和计算机设备。一种图像语义分割方法，所述方法包括：对待处理图像进行卷积处理，得到多尺度特征图集，将所述多尺度特征图集作为上下文交织处理的输入特征图集；...
【技术保护点】
1.一种图像语义分割方法，其特征在于，所述方法包括：对待处理图像进行卷积处理，得到多尺度特征图集，将所述多尺度特征图集作为上下文交织处理的输入特征图集；对所述输入特征图集中的各相邻特征图对分别进行上下文交织处理，获得交织特征图集；将所述交织特征图集作为所述上下文交织处理的输入特征图集，返回对所述输入特征图集中的各相邻特征图对分别进行上下文交织处理，获得交织特征图集的步骤，直至所获得的所述交织特征图集仅包括一个交织特征图；对所述交织特征图进行语义预测，获得与所述待处理图像对应的语义分割图像。
【技术特征摘要】
1.一种图像语义分割方法，其特征在于，所述方法包括：对待处理图像进行卷积处理，得到多尺度特征图集，将所述多尺度特征图集作为上下文交织处理的输入特征图集；对所述输入特征图集中的各相邻特征图对分别进行上下文交织处理，获得交织特征图集；将所述交织特征图集作为所述上下文交织处理的输入特征图集，返回对所述输入特征图集中的各相邻特征图对分别进行上下文交织处理，获得交织特征图集的步骤，直至所获得的所述交织特征图集仅包括一个交织特征图；对所述交织特征图进行语义预测，获得与所述待处理图像对应的语义分割图像。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述输入特征图集中的各相邻特征图对分别进行上下文交织处理，获得交织特征图集，包括：对所述输入特征图集中的各相邻特征图对分别进行特征增强处理，获得与各所述相邻特征图对相应的增强特征图对；分别将各所述增强特征图对中的两个最终增强特征图合并，获得与所述相邻特征图对相应的交织特征图，由各所述交织特征图组成交织特征图集。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述对所述输入特征图集中的各相邻特征图对分别进行特征增强处理，获得与各所述相邻特征图对应的增强特征图对，包括：分别根据对应的相邻特征图，对所述输入特征图集中各相邻特征图对中的各待交织特征图进行特征增强处理，获得各所述待交织特征图对应的最终增强特征图；所述相邻特征图为：与当前特征增强处理的待交织特征图同属一个相邻特征图对的待交织特征图；将同一相邻特征图对的各所述最终增强特征图组合，作为增强特征图对。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述分别根据对应的相邻特征图，对所述输入特征图集中各相邻特征图对中的各待交织特征图进行特征增强处理，获得各所述待交织特征图对应的最终增强特征图，包括：将所述输入特征图集中的各相邻特征图对作为输入特征图对，将所述各所述待交织特征图作为输入特征图；提取各相邻输入特征图的上下文信息；分别根据各所述相邻输入特征图的所述上下文信息，对对应的所述输入特征图进行特征增强处理，获得与各所述输入特征图对应的增强特征图；将各所述增强特征图作为输入特征图，将同一输入特征图对相应的各所述增强特征图组合，作为输入特征图对，返回提取各相邻输入特征图的上下文信息的步骤，直至达到预设的对内交织总次数，将最终获得的各所述增强特征图作为最终增强特征图。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述分别根据各所述相邻输入特征图的...
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