【技术实现步骤摘要】
图像分割方法、装置、设备、存储介质
本申请涉及计算机视觉技术，涉及但不限于一种图像分割方法、装置、设备、存储介质。
技术介绍
图像分割主要是利用图像像素的颜色、强度、纹理等信息对图像进行像素级别的语义分类，相关技术中，一般通过深度卷积网络中的编码解码框架进行图像语义分割，图像被输入到编码器中进行下采样，得到分辨率较低但语义信息丰富的包含高层特征的高层特征图。之后，高层特征图被输入到解码器中通过多次上采样逐步恢复至原图的分辨率，同时，在上采样过程中，不断和分辨率较大并且细节丰富的包含低层特征的低层特征图融合得到图像分割结果。然而由于深度卷积网络对于高层特征图和低层特征图的融合只是对感受野内变换过之后的特征的加和，可能会存在高层特征和低层特征之间的特征错位问题。
技术实现思路
有鉴于此，本申请提供一种图像分割方法及装置、设备、存储介质。第一方面，本申请实施例提供一种图像分割方法，所述方法包括：编码器对获取的待处理图像进行编码处理，得到多层第一特征图，所述多层第一特征图包含不同尺度的第一特征；所述编码器...
【技术保护点】
1.一种图像分割方法，其特征在于，所述方法包括：/n编码器对获取的待处理图像进行编码处理，得到多层第一特征图，所述多层第一特征图包含不同尺度的第一特征；所述编码器包括顺序连接的至少两个编码层，每一所述编码层输出一层第一特征图，每一所述编码层的输入包括前层的输出结果或所述待处理图像；/n解码器对所述多层第一特征图进行解码处理，得到融合特征图；其中，所述解码器包括顺序连接的至少两个解码层，每一所述解码层采用内容注意力算子和空间注意力算子来实现的，每一所述解码层的输入包括前层的输出结果和尺度相一致的第一特征图；/n分类器对所述融合特征图进行逐像素分类，得到所述待处理图像的图像分割结果。/n
【技术特征摘要】
1.一种图像分割方法，其特征在于，所述方法包括：
编码器对获取的待处理图像进行编码处理，得到多层第一特征图，所述多层第一特征图包含不同尺度的第一特征；所述编码器包括顺序连接的至少两个编码层，每一所述编码层输出一层第一特征图，每一所述编码层的输入包括前层的输出结果或所述待处理图像；
解码器对所述多层第一特征图进行解码处理，得到融合特征图；其中，所述解码器包括顺序连接的至少两个解码层，每一所述解码层采用内容注意力算子和空间注意力算子来实现的，每一所述解码层的输入包括前层的输出结果和尺度相一致的第一特征图；
分类器对所述融合特征图进行逐像素分类，得到所述待处理图像的图像分割结果。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述解码器对所述多层第一特征图进行解码处理，得到融合特征图，包括：
所述解码器的每一解码层执行如下步骤：
对本层的前一层的处理结果进行上采样，得到上采样特征图；
将上采样特征图和匹配的第一特征图进行特征拼接，得到拼接后的特征图；
利用多头注意力机制，对所述拼接后的特征图在空间上和内容上进行融合处理，得到本层解码层的处理结果；
其中，所述解码器的末层解码层的处理结果为所述融合特征图；其中，所述多头注意力机制采用所述内容注意力算子和所述空间注意力算子来实现的。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述利用多头注意力机制，对所述拼接后的特征图在空间上和内容上进行融合处理，得到本层解码层的处理结果，包括：
从所述拼接后的特征图中采样出多个第二特征和每一所述第二特征对应的参考特征集合；
利用多头注意力机制，确定每一所述第二特征和对应参考特征集合中每一参考特征在内容上和空间上的综合相关度；
将与每一所述第二特征的综合相关度最高的参考特征，确定为与对应第二特征匹配的目标参考特征；
将每一所述第二特征和对应的目标参考特征进行融合处理，得到对应的第二更新特征；
根据每一所述第二更新特征，得到本层解码层的处理结果。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述利用多头注意力机制，确定每一所述第二特征和对应参考特征集合中每一参考特征在内容上和空间上的综合相关度，包括：
对每一所述第二特征和每一所述参考特征作为待匹配对；
针对每一待匹配对，执行以下步骤：
利用内容注意力算子，确定所述第二特征和所述参考特征在内容上的第一相关度；
根据所述第一相关度，确定所述参考特征的第一权重；
利用几何注意力算子，确定所述参考特征的第二权重；
根据所述第一权重和所述第二权重，确定所述参考特征的综合权重；
根据...
【专利技术属性】
技术研发人员：刘武，梅涛，周伯文，
申请(专利权)人：北京沃东天骏信息技术有限公司，北京京东世纪贸易有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。