【技术实现步骤摘要】
图像实例分割方法、装置、电子设备及存储介质
本公开实施例涉及图像处理领域，尤其涉及一种图像实例分割方法、装置、电子设备及存储介质。
技术介绍
由于科技的发展，图像在生活中的应用频率和规模不断提高，对于图像的处理需求也不断增强。图像实例分割是一种对图像中像素所属于的物体进行判断的处理方法，在现有的技术方案中，该方法是基于MASKRCNN架构实现的，具体的，对图像进行特征提取以得到不同维度的第一特征数据和第二特征数据，基于该第一特征数据获得图像的物体分类，基于该第一特征数据和第二特征数据获得图像中物体的位置和分割掩码，进而实现对于图像实例的分割。但是，在获得特征数据时会对特征信息进行摒弃，因此，针对于仅通过第一特征数据确定的物体分类来说，其准确率将受到影响，进而也使得图像实例的分割结果并不准确。
技术实现思路
针对上述问题，本公开提供了一种图像实例分割方法、装置、电子设备及存储介质。第一方面，本公开实施例提供一种图像实例分割方法，包括：获取待分割图像；对所述待分割图像的...
【技术保护点】
1.一种图像实例分割方法，其特征在于，包括：/n获取待分割图像；/n对所述待分割图像的特征进行提取，获得第一特征数据、第二特征数据以及中间特征数据；/n根据所述中间特征数据和所述第一特征数据，确定待分割图像中物体的图像位置和物体分类；/n根据所述中间特征数据和所述第二特征数据，确定待分割图像中的物体分割掩码；/n根据所述物体的图像位置、物体分类以及物体分割掩码，对所述待分割图像进行分割处理，获得图像实例。/n
【技术特征摘要】
1.一种图像实例分割方法，其特征在于，包括：
获取待分割图像；
对所述待分割图像的特征进行提取，获得第一特征数据、第二特征数据以及中间特征数据；
根据所述中间特征数据和所述第一特征数据，确定待分割图像中物体的图像位置和物体分类；
根据所述中间特征数据和所述第二特征数据，确定待分割图像中的物体分割掩码；
根据所述物体的图像位置、物体分类以及物体分割掩码，对所述待分割图像进行分割处理，获得图像实例。
2.根据权利要求1所述的图像实例分割方法，其特征在于，所述根据所述中间特征数据和所述第一特征数据，确定待分割图像中物体的图像位置和物体分类，包括：
对所述中间特征数据进行下采样处理，获得下采样特征数据；
根据所述下采样特征数据和所述第一特征数据，确定所述待分割图像中物体的图像位置和物体分类。
3.根据权利要求2所述的图像实例分割方法，其特征在于，所述第一特征数据的数据维度为第一维度，所述中间特征数据的数据维度为第二维度；
所述第一维度的尺寸大于所述第二维度的尺寸。
4.根据权利要求1所述的图像实例分割方法，其特征在于，所述根据所述中间特征数据和所述第二特征数据，确定待分割图像中的物体分割掩码，包括：
对所述中间特征数据和所述第二特征数据进行叠加处理，获得叠加特征数据；
根据所述叠加特征数据确定所述待分割图像中的物体分割掩码。
5.根据权利要求4所述的图像实例分割方法，其特征在于，所述第二特征数据的数据维度与所述中间特征数据的数据维度相同。
6.根据权利要求1-5任一项所述的图像实例分割方法，其特征在于，所述获取待分割图像之后，还包括：
将所述待分割图像输入至图像分割处理模型，以使所述图像分割处理模型对所述待分割图像执行特征提取，分别获得所述第一特征数据、所述中间特征数据以及所述第二特征数据；以及，输出所述物体的图像位置、物体分类以及物体分割掩码。
7.根据权利要求6所述的图像实例分割方法，其特征在于，还包括：
建立待训练的图像分割处理模型，并获得图像分割处理样本；其中，所述图像分割处理样本包括待分割图像样本，以及待分割图像样本中的物体的图像位置、物体分类以及物体分割掩码；
利用所述图像分割处理样本对所述待训练的图像分割处理模型进行训练，获得训练完毕的所述图像分割处理模型。
8.一种图像分割处理装置，其特征在于，包括：
获取模块，获取待分割图像；
处理模块，用于对所述待分割图像的特征进行提取，获得第一特征数据、第二特征数据以及中间特征数据；...
【专利技术属性】
技术研发人员：卢艺帆，
申请(专利权)人：北京字节跳动网络技术有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11
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