分割预测模型的构建方法、图片语义分割标注方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种分割预测模型的构建方法、图片语义分割标注方法及装置，包括构建输入模块，所述输入模块包括用于输入待标注图的第一输入子模块、用于输入轮廓图的第二输入子模块、用于输入正向图的第三输入子模块、用于输入负向图的第四输入子模块，所述待标注图、轮廓图、正向图和负向图相对应；构建特征融合模块，所述特征融合模块用于提取所述的待标注图、轮廓图、正向图和负向图的语义特征，并融合所述语义特征；构建边界引导的分割预测模块，所述分割预测模块用于根据融合后的语义特征和轮廓图的信息，生成分割预测结果。有效地提升标注效率和标注质量，克服了人工完成分割标注任务效率低的问题和目前的深度学习模型的边界不清晰问题。边界不清晰问题。边界不清晰问题。

【技术实现步骤摘要】
分割预测模型的构建方法、图片语义分割标注方法及装置


[0001]本申请涉及图像分割标注
，尤其涉及一种分割预测模型的构建方法、图片语义分割标注方法及装置。

技术介绍

[0002]语义分割数据集需要对每个像素做标注，这对于数据标注员是一项繁琐低效的任务，迫切需要辅助标注的工具。交互式语义分割方法是一种有效缓解人工标注效率低的方案，但是目前现有的方法大多使用传统的计算机视觉方法，性能不能满足需求，而使用基于深度学习的方法，边界不够清晰，精度较低，需要人工大量精修。

技术实现思路

[0003]本申请实施例的目的是提供一种分割预测模型的构建方法、图片语义分割标注方法及装置，以解决相关技术中存在的人工标注效率低、边界分割不清晰的技术问题。
[0004]根据本申请实施例的第一方面，提供一种分割预测模型的构建方法，包括：构建输入模块，所述输入模块包括用于输入待标注图的第一输入子模块、用于输入轮廓图的第二输入子模块、用于输入正向图的第三输入子模块、用于输入负向图的第四输入子模块，所述待标注图、轮廓图、正向图和负向图相对应；构建特征本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种分割预测模型的构建方法，其特征在于，包括：构建输入模块，所述输入模块包括用于输入待标注图的第一输入子模块、用于输入轮廓图的第二输入子模块、用于输入正向图的第三输入子模块、用于输入负向图的第四输入子模块，所述待标注图、轮廓图、正向图和负向图相对应；构建特征融合模块，所述特征融合模块用于提取所述的待标注图、轮廓图、正向图和负向图的语义特征，并融合所述语义特征；构建边界引导的分割预测模块，所述分割预测模块用于根据融合后的语义特征和轮廓图的信息，生成分割预测结果。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：构建循环增强模块，所述循环增强模块用于将所述分割预测结果、所述待标注图片和所述轮廓图作为输入，输出增强后的分割结果，并将增强后的分割结果作为下一次循环的分割预测结果，通过判定前后两次分割预测结果之间的差值是否小于某一阈值，若小于则结束循环，得到最终的分割预测结果。3.一种图片语义分割标注方法，其特征在于，包括：接收待标注图片和标记信息；根据所述标记信息对所述待标注图片进行标记，所述标记至少标记出待标注的区域；提取所述待标注图片的轮廓图，根据待标注的标记信息生成正向图和负向图；将待标注图片、轮廓图、正向图和负向图输入到权利要求1或2所构建的分割预测模型中，输出分割标注结果。4.根据权利要求3所述的一种图片语义分割标注方法，其特征在于，提取所述待标注图片的轮廓图，根据待标注的标记信息生成正向图和负向图，包括：创建和所述待标注图片相同大小的第一全空图片，提取待标注标记信息中的需要分割的点坐标，在所述的第一全空图片中对应区域灰度值设置为255，作为正向图；创建和所述待标注图片相同大小的第二全空图片，提取待标注标记信息中的不需要分割的点坐标，在所述的第二全空图片中对应区域灰度值设置为255，作为负向图。5.根据权利要求3所述的方...

【专利技术属性】
技术研发人员：林群书，刘明皓，左汪洋，祁士刚，杨易，张超，赵子健，吴欣骏，
申请(专利权)人：整数智能信息技术杭州有限责任公司，
类型：发明
国别省市：