用于确定图像分割模型的方法及装置制造方法及图纸

本申请提供用于确定图像分割模型的方法及装置，涉及图像技术领域。方法包括：根据第一子模型确定多个未标记图像包括的第一图像的特征数据；根据第二子模型和第一图像的特征数据，得到第一分割概率图；根据第三子模型和第一图像的特征数据，得到第二分割概率图；确定第一分割概率图对应的第一分割结果与第二分割概率图的第一损失值；确定第二分割概率图对应的第二分割结果与第一分割概率图的第二损失值；根据第二损失值调整第二子模型；根据第一损失值调整第三子模型；根据第一损失值和第二损失值调整第一子模型；调整后的第一子模型、调整后的第二子模型和调整后的第三子模型用于确定图像分割模型。本申请的图像分割模型可以节省人工成本。可以节省人工成本。可以节省人工成本。

【技术实现步骤摘要】
用于确定图像分割模型的方法及装置


[0001]本申请属于图像
，尤其涉及用于确定图像分割模型的方法及装置。

技术介绍

[0002]目前，基于深度学习确定的图像分割模型通常采用大量的被标记图像对图像分割模型中的各个模块进行调整。但是，这种方式需要人员对大量的图像进行手动标记，这会增加人工成本。

技术实现思路

[0003]本申请实施例提供了用于确定图像分割模型的方法及装置，可以节省人工成本。
[0004]为了实现上述目的，第一方面，本申请实施例提供了用于训练图像分割模型的方法，该方法应用于第一设备，该方法包括：
[0005]获取多个图像，多个图像为未标记图像，多个图像包括第一图像；
[0006]根据第一子模型确定第一图像的特征数据；
[0007]根据第二子模型和第一图像的特征数据，得到第一分割概率图；
[0008]根据第三子模型和第一图像的特征数据，得到第二分割概率图；
[0009]确定第一分割概率图对应的第一分割结果与第二分割概率图的第一损失值；
[0010]确定第二分本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种用于确定图像分割模型的方法，其特征在于，所述方法应用于第一设备，包括：获取多个图像，所述多个图像为未标记图像，所述多个图像包括第一图像；根据第一子模型确定所述第一图像的特征数据；根据第二子模型和所述第一图像的特征数据，得到第一分割概率图；根据第三子模型和所述第一图像的特征数据，得到第二分割概率图；确定所述第一分割概率图对应的第一分割结果与所述第二分割概率图的第一损失值；确定所述第二分割概率图对应的第二分割结果与所述第一分割概率图的第二损失值；根据所述第二损失值调整所述第二子模型；根据所述第一损失值调整所述第三子模型；根据所述第一损失值和所述第二损失值调整所述第一子模型；调整后的所述第一子模型、调整后的所述第二子模型和调整后的所述第三子模型用于确定图像分割模型。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：对所述第一图像进行数据增强处理得到第二图像；根据所述第一子模型确定所述第二图像的特征数据；根据所述第二子模型和所述第二图像的特征数据，得到第三分割概率图；确定所述第一分割结果与所述第三分割概率图的第三损失值；其中，所述根据所述第二损失值调整所述第二子模型，包括：根据所述第二损失值和所述第三损失值调整所述第二子模型；其中，所述根据所述第一损失值和所述第二损失值调整所述第一子模型，包括：根据所述第一损失值、所述第二损失值和所述第三损失值调整所述第一子模型。3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：对所述第一图像进行尺度变换处理得到第三图像；根据所述第一子模型确定所述第三图像的特征数据；根据所述第三子模型和所述第三图像的特征数据，得到第四分割概率图；确定所述第二分割结果与所述第四分割概率图的第四损失值；其中，所述根据所述第一损失值调整所述第三子模型，包括：根据所述第一损失值和所述第四损失值调整所述第三子模型；其中，所述根据所述第一损失值、所述第二损失值和所述第三损失值调整所述第一子模型，包括：根据所述第一损失值、所述第二损失值、所述第三损失值和所述第四损失值调整所述第一子模型。4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：获取所述第一图像的实际的第三分割结果；确定所述第三分割结果与所述第一分割概率图的第五损失值；其中，所述根据所述第二损失值和所述第三损失值调整所述第二子模型，包括：根据所述第二损失值、所述第三损失值和所述第五损失值调整所述第二子模型；其中，所述根据所述第一损失值、所述第二损失值、所述第三损失值和所述第四损失值调整所述第一子模型，包括：
根据所述第一损失值、所述第二损失值、所述第三损失值、所述第四损失值和所述第五损失值调整所述第一子模型。5....

【专利技术属性】
技术研发人员：孟庆虎，陆晔，沈宇恬，
申请(专利权)人：香港中文大学深圳研究院，
类型：发明
国别省市：