图像检测方法、装置、设备和存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术实施例提供一种图像检测方法、装置、设备和存储介质，该方法包括：获取待检测图像，通过图像分割模型对待检测图像进行实例分割处理，以得到与目标对象实例对应的掩膜图像，根据掩膜图像在待检测图像中对目标对象实例进行标记。其中，图像分割模型基于待检测图像中对应于目标对象实例的重要程度符合设定要求的目标特征点生成所述掩膜图像。对待检测图像中包含的每个目标对象实例，在特征图中包含的各特征点中仅选出最能够代表该目标对象实例的即重要程度符合要求的目标特征点，基于该目标特征点直接完成该目标对象实例的分割，有助于实现对目标对象实例的准确、高效分割。高效分割。高效分割。

【技术实现步骤摘要】
图像检测方法、装置、设备和存储介质


[0001]本专利技术涉及图像处理
，尤其涉及一种图像检测方法、装置、设备和存储介质。

技术介绍

[0002]实例分割是计算机视觉领域中的一个基础任务，是目标检测和语义分割的结合，目的是预测出图像中每个类别下包含的各个目标对象实例的位置。比如，目标对象实例的类别为人，那么需要将图像中包含的每个人都检测出来，并加以区分。
[0003]实际应用中，在不同场景下，需要进行分割的目标对象实例可能呈现出规则形状，也可能呈现出不规则形状，当目标对象实例呈现出不规则形状时，传统实例分割方案的准确度往往不佳，且效率低。

技术实现思路

[0004]本专利技术实施例提供一种图像检测方法、装置、设备和存储介质，能够实现对图像中任意形状的目标对象实例的准确、高效检测处理。
[0005]第一方面，本专利技术实施例提供一种图像检测方法，该方法包括：
[0006]获取待检测图像；
[0007]通过图像分割模型对所述待检测图像进行实例分割处理，以得到与目标对象实例对应的掩膜图像；
[0008]根据所述掩膜图像在所述待检测图像中对所述目标对象实例进行标记；
[0009]其中，所述图像分割模型基于所述待检测图像中对应于目标对象实例的重要程度符合设定要求的目标特征点生成所述掩膜图像。
[0010]第二方面，本专利技术实施例提供一种图像检测装置，该装置包括：
[0011]获取模块，用于获取待检测图像；
[0012]分割模块，用于通过图像分割模型对所述待检测图像进行实例分割处理，以得到与目标对象实例对应的掩膜图像，根据所述掩膜图像在所述待检测图像中对所述目标对象实例进行标记。
[0013]第三方面，本专利技术实施例提供一种电子设备，包括：存储器、处理器；其中，存储器上存储有可执行代码，当所述可执行代码被处理器执行时，使处理器至少可以实现如第一方面所述的图像检测方法。
[0014]第四方面，本专利技术实施例提供了一种非暂时性机器可读存储介质，非暂时性机器可读存储介质上存储有可执行代码，当所述可执行代码被电子设备的处理器执行时，使处理器至少可以实现如第一方面所述的图像检测方法。
[0015]第五方面，本专利技术实施例提供了一种图像检测方法，该方法包括：
[0016]接收用户设备调用图像检测服务接口的请求，所述请求中包括待检测图像；
[0017]利用所述图像检测服务接口对应的处理资源执行如下步骤：
[0018]通过图像分割模型对所述待检测图像进行实例分割处理，以得到与目标对象实例对应的掩膜图像；
[0019]根据所述掩膜图像在所述待检测图像中对所述目标对象实例进行标记；
[0020]将具有标记结果的待检测图像发送至所述用户设备；
[0021]其中，所述图像分割模型基于所述待检测图像中对应于目标对象实例的重要程度符合设定要求的目标特征点生成所述掩膜图像。
[0022]第六方面，本专利技术实施例提供了一种图像检测方法，该方法包括：
[0023]获取遥感图像；
[0024]通过图像分割模型对所述遥感图像进行实例分割处理，以得到与建筑物对应的掩膜图像；
[0025]根据所述掩膜图像在所述遥感图像中对所述建筑物进行标记；
[0026]其中，所述图像分割模型基于所述遥感图像中对应于建筑物的重要程度符合设定要求的目标特征点生成所述掩膜图像。
[0027]在本专利技术实施例提供的图像检测方案中，当需要检测某个图像中包含的目标对象实例(比如其中包含的各个人)时，通过预设的图像分割模型对该待检测图像进行实例分割处理，以得到与目标对象实例对应的掩膜图像，进而根据目标对象实例对应的掩膜图像在待检测图像中对目标对象实例进行标记，以标记出目标对象实例在待检测图像中对应的位置。其中，图像分割模型首先对这个待检测图像进行特征提取以得到包含若干特征点的特征图，进而从该特征图中确定出对应于目标对象实例的重要程度符合设定要求的目标特征点，以基于目标特征点对应的模型参数生成目标对象实例对应的掩膜图像。
[0028]在上述方案中，对待检测图像中包含的每个目标对象实例，在特征图中包含的各特征点中仅选出最能够代表该目标对象实例的即重要程度符合要求的目标特征点，基于该目标特征点对应的模型参数直接完成该目标对象实例的掩膜图像的生成，简单高效。
[0029]并且，相比于先检测矩形候选区域(可能包含目标对象实例的矩形区域)再进行掩膜图像预测的传统方案，由于矩形候选区域的检测更适合具有规则形状的目标对象实例，对具有不规则形状的目标对象实例不友好，而本专利技术实施例提供的方案无需进行矩形候选区域的检测，直接选出对应于目标对象实例的重要程度符合要求的目标特征点，以该目标特征点对应的模型参数对目标对象实例进行准确地图像分割，对形状不规则的目标对象实例更友好。
附图说明
[0030]为了更清楚地说明本专利技术实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作一简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0031]图1为本专利技术实施例提供的一种实例分割结果的示意图；
[0032]图2为本专利技术实施例提供的一种图像检测方法的流程图；
[0033]图3为本专利技术实施例提供的一种掩膜图像生成方法的流程图；
[0034]图4为本专利技术实施例提供的另一种掩膜图像生成方法的流程图；
[0035]图5为本专利技术实施例提供的一种图像分割模型的组成示意图；
[0036]图6为本专利技术实施例提供的一种模型训练过程的流程图；
[0037]图7为本专利技术实施例提供的另一种图像检测方法的流程图；
[0038]图8为本专利技术实施例提供的遥感图像切割效果的示意图；
[0039]图9为本专利技术实施例提供的一种图像检测方法的应用示意图；
[0040]图10为本专利技术实施例提供的另一种图像检测方法的流程图；
[0041]图11为本专利技术实施例提供的另一种图像检测方法的流程图；
[0042]图12为本专利技术实施例提供的另一种图像检测方法的流程图；
[0043]图13为本专利技术实施例提供的另一种图像检测方法的流程图；
[0044]图14为本专利技术实施例提供的另一种图像检测方法的流程图；
[0045]图15为本专利技术实施例提供的一种图像检测装置的结构示意图；
[0046]图16为与图15所示实施例提供的图像检测装置对应的电子设备的结构示意图。
具体实施方式
[0047]为使本专利技术实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种图像检测方法，其特征在于，包括：获取待检测图像；通过图像分割模型对所述待检测图像进行实例分割处理，以得到与目标对象实例对应的掩膜图像；根据所述掩膜图像在所述待检测图像中对所述目标对象实例进行标记；其中，所述图像分割模型基于所述待检测图像中对应于目标对象实例的重要程度符合设定要求的目标特征点生成所述掩膜图像。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述目标对象实例包括具有不规则形状的对象实例。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：响应于用户对所述标记结果的调整操作，根据所述调整操作优化所述图像分割模型。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述目标对象实例的数量为多个，所述多个目标对象实例中同一类型的目标对象实例所对应的标记方式相同。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述实例分割处理包括如下步骤：对待检测图像进行特征提取，以得到特征图；在所述特征图中确定所述目标特征点；确定所述目标特征点对应的模型参数；根据所述特征图和所述模型参数，生成与所述目标对象实例对应的掩膜图像。6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述实例分割处理包括如下步骤：对待检测图像进行多种尺度的特征提取，以得到对应于所述多种尺度的多个特征图；分别对所述多个特征图进行分类预测，以确定所述多个特征图中各特征点对应的第一类别置信度和第二类别置信度，其中，第一类别用于指示特征点是否是对应于所述目标对象实例的，第二类别用于指示特征点是否是对应于所述目标对象实例的多个特征点中重要的；根据所述各特征点对应的第一类别置信度和第二类别置信度，分别确定所述各特征点对应的总置信度；确定所述各特征点中总置信度大于设定阈值的特征点为目标特征点；确定所述目标特征点对应的模型参数；根据所述多个特征图中尺度符合设定要求的特征图和所述模型参数，生成与所述目标对象实例对应的掩膜图像。7.一种图像检测方法，其特征在于，包括：接收用...

【专利技术属性】
技术研发人员：周强，于超辉，
申请(专利权)人：阿里巴巴新加坡控股有限公司，
类型：发明
国别省市：