一种语义分割方法、装置、设备及介质制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种语义分割方法、装置、设备及介质。该方法步骤包括：获取目标帧图像，并在目标帧图像中划分多个独立的目标区域；分别对每个目标区域执行基于相应语义分割模型的语义分割操作，生成对应的结果图像；其中，语义分割模型是利用卷积神经网络按目标区域对应的语义划分标准训练生成的。由于本方法是将完整的目标帧图像划分为多个独立的目标区域，各个目标区域的语义分割相互独立，进而相对避免了因用有限种类的颜色标记表征较多种类语义含义的像素分组，而造成颜色标记在后续的图像理解过程中相互混淆的情况发生，以此保证了语义分割结果的可用性。此外，本发明专利技术还提供一种语义分割装置、设备及介质，有益效果同上所述。

A Semantic Segmentation Method, Device, Equipment and Media

The invention discloses a semantic segmentation method, device, device and medium. The steps of the method include: acquiring the target frame image and dividing several independent target regions into the target frame image; performing the semantic segmentation operation based on the corresponding semantic segmentation model for each target region to generate the corresponding result image; in which, the semantic segmentation model is trained and generated by the convolutional neural network according to the corresponding semantic division standard of the target region. Because this method divides the whole target frame image into several independent target regions, and the semantic segmentation of each target region is independent, it avoids the confusion of color labels in the subsequent image understanding process because of the limited kinds of color labels representing the pixel grouping of more kinds of semantic meanings, thus ensuring the semantic segmentation knot. Availability of fruit. In addition, the invention also provides a semantic segmentation device, a device and a medium with the same beneficial effect as described above.

【技术实现步骤摘要】
一种语义分割方法、装置、设备及介质
本专利技术涉及计算机视觉视频检测领域，特别是涉及一种语义分割方法、装置、设备及介质。
技术介绍
图像的语义分割可以说是图像理解的基础性技术，在自动驾驶系统(具体为街景识别与理解)、无人机应用(着陆点判断)以及穿戴式设备等应用场景中有着举足轻重的作用。众所周知的是，图像是由许多像素(Pixel)组成，而语义分割就是将各个像素按照图像中所表达语义含义的不同进行相应的分组(Grouping)，在传统的语义分割中，其主要操作内容是将颜色与物体名称进行相关联的命名，进而在对图像进行语义分割后，原图像中不同类型的物体在结果图像中均以相应的颜色覆盖，结果图像中同一颜色的区域即表征相同类型的像素分组。但是在实际使用中，图像中的内容往往较为丰富，进而可能导致基于该图像进行语义分割操作时，像素分组的数量较多的情况，又由于颜色的整体种类相对较少，并且同类颜色中不同色度的颜色之间辨识度较低，因此用有限种类的颜色标记表征较多种类语义含义的像素分组，极易造成不同颜色标记之间的相互混淆，进而在后续的图像理解过程中，可能会丢失部分能够作为重要判别依据的像素信息，因此难以确保语义分本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种语义分割方法，其特征在于，包括：获取目标帧图像，并在所述目标帧图像中划分多个独立的目标区域；分别对每个所述目标区域执行基于相应语义分割模型的语义分割操作，生成对应的结果图像；其中，所述语义分割模型是利用卷积神经网络按所述目标区域对应的语义划分标准训练生成的。

【技术特征摘要】
1.一种语义分割方法，其特征在于，包括：获取目标帧图像，并在所述目标帧图像中划分多个独立的目标区域；分别对每个所述目标区域执行基于相应语义分割模型的语义分割操作，生成对应的结果图像；其中，所述语义分割模型是利用卷积神经网络按所述目标区域对应的语义划分标准训练生成的。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述在所述目标帧图像中划分多个独立的目标区域包括：选取所述目标帧图像中的关键点；基于各所述关键点分别进行池化处理，以在所述目标帧图像中划分相应的多个独立的所述目标区域。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述语义分割模型是利用卷积神经网络按所述目标区域对应的语义划分标准训练生成的具体为：所述语义分割模型是利用IndRNN卷积神经网络按所述目标区域对应的语义划分标准训练生成的。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述分别对每个所述目标区域执行基于相应语义分割模型的语义分割操作具体为：...

【专利技术属性】
技术研发人员：黄国恒，陈俊安，黄斯彤，胡可，
申请(专利权)人：广东工业大学，
类型：发明
国别省市：广东,44