【技术实现步骤摘要】
图像分割方法、装置、电子设备及存储介质
本专利技术涉及图像处理
，特别是涉及一种图像分割方法、装置、电子设备及存储介质。
技术介绍
实例分割是继计算机视觉目标检测方法之后的另一类难题，它需要对输入图像进行逐像素标注该像素所属实例。现有技术中，基于候选框(proposal-based)的实例分割方法(maskRCNN)往往对图像中存在的单个物体很容易区分，而对于多个重叠在一起的物体，由于这些物体最小包围矩形差生重叠，网络对矩形内的特征图只能输出一种结果，导致很难将重叠的物体区分出来。对于图像中的某个物体由于遮挡产生了较多的连通域，或是物体本身具有较多的组成部分，这种情况下，部分自底向上的方法很难将同一实例的每个部分融合起来。可见，对于多个物体具有重叠的图像，现有的实例分割方式分割准确率较低。
技术实现思路
鉴于上述问题，提出了本专利技术实施例以便提供一种克服上述问题或者至少部分地解决上述问题的一种图像分割方法、装置、电子设备及存储介质。依据本专利技术实施例的第一方面，提供了一种...
【技术保护点】
1.一种图像分割方法，其特征在于，包括：/n通过语义分割网络对待分割图像进行语义分割，得到语义分割图；/n通过亲和力分割网络对所述待分割图像进行处理，得到亲和力图，所述亲和力图表示当前像素与亲和邻居像素属于同一实例的概率，所述当前像素与亲和邻居像素的位置关系通过亲和核确定；/n根据所述亲和力图和亲和核，构建与类别无关的实例分割图；/n将所述实例分割图与所述语义分割图进行融合，得到带有类别的实例分割结果。/n
【技术特征摘要】
1.一种图像分割方法，其特征在于，包括：
通过语义分割网络对待分割图像进行语义分割，得到语义分割图；
通过亲和力分割网络对所述待分割图像进行处理，得到亲和力图，所述亲和力图表示当前像素与亲和邻居像素属于同一实例的概率，所述当前像素与亲和邻居像素的位置关系通过亲和核确定；
根据所述亲和力图和亲和核，构建与类别无关的实例分割图；
将所述实例分割图与所述语义分割图进行融合，得到带有类别的实例分割结果。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述亲和核的形状是非中心对称的，所述亲和力图的通道数和所述亲和邻居像素的数量相同，所述亲和邻居像素的数量是根据实例分割数据集确定的。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述亲和核的形状为半圆形。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，还包括：
基于实例分割数据集，确定所述亲和核的半径和亲和邻居像素的间隔；
根据所述亲和核的半径和亲和邻居像素的间隔，确定亲和邻居像素的数量。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述基于实例分割数据集，确定所述亲和核的半径和亲和邻居像素的间隔，包括：
初始化亲和核的半径为实例分割数据集中样本图像的最大边长，并初始化亲和邻居像素的间隔为1；
逐渐缩小所述亲和核的半径，基于所述实例分割数据集查找满足同一实例的任意像素均通过亲和核连接起来的最小半径，将所述最小半径作为所述亲和核的半径；
逐渐扩大所述间隔，基于所述实例分割数据集查找满足同一实例的任意像素均通过亲和核连接起来的最大间隔，将所述最大间隔作为亲和邻居像素的间隔。
6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述基于实例分割数据集，确定所述亲和核的半径和亲和邻居像素的间隔，包括：
遍历所述实例分割数据集中的每个实例，分别计算每个实例的每个连通域的最大外接圆半径和最小内切圆半径的平均值，得到平均值集合；
根据所述平均值集合，确定亲和邻居像素的间隔；
对于所述实例分割数据集中每个实例，确定该实例中的任意连通域连接该实例中其他连通域的长度最大值，得到长度最大值集合；
根据所述长度最大值集合，确定所述亲和核的半径。
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，根据所述平均值集合，确定亲和邻居像素的间隔，包括：
从所述平均值集合中确定满足第一预设条件的平均值，并根据该平均值确定亲和邻居像素的间隔。
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【专利技术属性】
技术研发人员：杨磊，燕资伟，孙伟，何益升，范浩强，
申请(专利权)人：北京迈格威科技有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11
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