本公开关于一种图像头部实例分割方法、装置、电子设备及存储介质，涉及图像处理技术领域。所述方法包括：检测待分割图像中的多个头部实例，并从所述待分割图像中截取包含各所述头部实例的子图像；依据目标模式拼接包含各所述头部实例的子图像，并将得到的拼接图像输入已经训练好的头部实例分割模型，得到各所述头部实例的掩码信息，其中，所述目标模式由所述头部实例分割模型确定，所述头部实例分割模型用于实时分割所述拼接图像中的各所述头部实例；在所述待分割图像中将所述掩码信息与所述头部实例进行对应，得到头部实例分割结果。本公开实现了同时对待分割图像中的多个头部实例进行分割，提高了分割效率。提高了分割效率。提高了分割效率。
【技术实现步骤摘要】
图像头部实例分割方法、装置、电子设备及存储介质
[0001]本公开涉及图像处理
，尤其涉及一种图像头部实例分割方法、图像头部实例分割装置、电子设备及存储介质。
技术介绍
[0002]实例分割是目标检测和语义分割的结合，只对图像中的目标进行检测，并对检测到的目标进行分割。头部实例分割指的是在头部语义分割的基础上，将每个人头区分开。
[0003]相关技术中，实例分割主要通过以下过程实现：首先，对待分割的每个个体进行检测，得到检测框，然后，对每个检测框中的个体进行语义分割。但是，直接将上述实例分割方法应用于头部实例分割时，若待分割图像中存在多个人头，需要多次运行分割模型，耗时较长，无法适用对如终端设备等实现性要求较强的场景。
[0004]为了解决上述问题，本公开提供了一种图像头部实例分割方法、图像头部实例分割模型训练方法、图像头部实例分割装置、图像头部实例分割模型训练装置、电子设备及存储介质。
技术实现思路
[0005]本公开提供一种图像头部实例分割方法、装置、电子设备及存储介质，以至少解决相关技术中若待分割图像中存在多个人头，需要多次运行分割模型，耗时较长，无法适用对如终端设备等实现性要求较强的场景的问题。本公开的技术方案如下：
[0006]根据本公开实施例的一方面，提供一种图像头部实例分割方法，包括：检测待分割图像中的多个头部实例，截取包含各所述头部实例的子图像；依据目标模式拼接包含各所述头部实例的所述子图像，并将得到的拼接图像输入已经训练好的头部实例分割模型，得到各所述头部实例的掩码信息，其中，所述目标模式由所述头部实例分割模型确定，所述头部实例分割模型用于实时分割所述拼接图像中的各所述头部实例；在所述待分割图像中将所述掩码信息与所述头部实例进行对应，得到头部实例分割结果。
[0007]可选地，所述检测待分割图像中的多个头部实例，包括：对所述待分割图像进行人脸关键点检测，基于在所述待分割图像中检测到的人脸关键点的位置定位多个所述头部实例。
[0008]可选地，所述从所述待分割图像中截取包含各所述头部实例的子图像，包括：依据预设比例扩大所述人脸关键点检测的人脸检测框；依据检测到的人脸关键点对各所述头部实例进行仿射变换，以在所述待分割图像中对齐截取包含各所述头部实例的子图像。
[0009]可选地，所述依据目标模式拼接包含各所述头部实例的所述子图像，包括：当所述子图像的数目少于所述目标模式规定的数目时，复制任一所述子图像补充至所述拼接图像，直至所述拼接图像符合所述目标模式。
[0010]根据本公开实施例的另一方面，提供一种图像头部实例分割模型训练方法，包括：获取多个样本图像，所述样本图像为标注了头部实例的图像；从各所述样本图像中截取包
含所述头部实例的子图像，并依据目标模式拼接所述子图像，所述目标模式由头部实例分割模型确定；利用拼接得到的图像对神经网络进行训练，得到所述头部实例分割模型。
[0011]可选地，上述图像头部实例分割模型训练方法还包括：在所述头部实例的截图中贴入干扰头部实例，并为所述干扰头部实例添加干扰标签，得到合成图像，所述干扰标签用于将所述干扰头部实例标注为背景；依据所述目标模式拼接所述合成图像，并通过拼接得到的图像训练所述头部实例分割模型。
[0012]根据本公开实施例的又一方面，提供一种图像头部实例分割装置，包括：实例检测模块，被配置为执行检测待分割图像中的多个头部实例，并从所述待分割图像中截取包含各所述头部实例的子图像；实例分割模块，被配置为执行依据目标模式拼接包含各所述头部实例的所述子图像，并将得到的拼接图像输入已经训练好的头部实例分割模型，得到各所述头部实例的掩码信息，其中，所述目标模式由所述头部实例分割模型确定，所述头部实例分割模型用于实时分割所述拼接图像中的各所述头部实例；结果输出模块，被配置为执行在所述待分割图像中将所述掩码信息与所述头部实例进行对应，得到头部实例分割结果。
[0013]可选地，所述实例检测模块具体通过以下方式实现所述检测待分割图像中的多个头部实例：对所述待分割图像进行人脸关键点检测，基于在所述待分割图像中检测到的人脸的位置定位多个所述头部实例。
[0014]可选地，所述实例检测模块具体通过以下方式实现所述从所述待分割图像中截取包含各所述头部实例的子图像：依据预设比例扩大所述人脸关键点检测的人脸检测框；依据检测到的人脸关键点对各所述头部实例进行仿射变换，以在所述待分割图像中对齐截取包含各所述头部实例的子图像。
[0015]可选地，所述实例分割模块具体通过以下方式实现所述依据目标模式拼接包含各所述头部实例的所述子图像：当所述子图像的少于所述目标模式规定的数目时，复制任一所述子图像补充至所述拼接图像，直至所述拼接图像符合所述目标模式。
[0016]根据本公开实施例的再一方面，提供一种图像头部实例分割模型训练装置，包括：样本图像获取模块，被配置为执行获取多个样本图像，所述样本图像为标注了头部实例的图像；样本图像处理模块，被配置为执行从各所述样本图像中截取包含所述头部实例的子图像，并依据目标模式拼接所述子图像，所述目标模式由头部实例分割模型确定；分割模型训练模块，被配置为执行利用拼接得到的图像对神经网络进行训练，得到所述头部实例分割模型。可选地，所述头部实例分割模型训练装置还用于：在所述头部实例的截图中贴入干扰头部实例，并为所述干扰头部实例添加干扰标签，得到合成图像，所述干扰标签用于将所述干扰头部实例标注为背景；依据所述目标模式拼接所述合成图像，并利用拼接得到的图像训练所述头部实例分割模型。
[0017]根据本公开实施例的再一方面，提供一种电子设备，包括：处理器；以及用于存储所述处理器可执行指令的存储器；其中，所述处理器被配置为执行所述指令，以实现上述任意一项所述的方法。
[0018]根据本公开实施例的再一方面，提供一种计算机可读存储介质，当所述计算机可读存储介质中的指令由电子设备的处理器执行时，使得电子设备能够执行上述任一项所述的方法。
[0019]根据本公开实施例的又一方面，提供一种计算机程序产品，所述计算机程序在被处理器执行时实现上述任一项所述的方法。
[0020]本公开的实施例提供的技术方案至少带来以下有益效果：
[0021]在本公开实施例提供的图像头部实例分割方法中，检测待分割图像中的多个头部实例，并从待分割图像中截取包含各头部实例的子图像；依据目标模式拼接各包含各头部实例的子图像，并将得到的拼接图像输入已经训练好的头部实例分割模型，得到各头部实例的掩码信息，其中，上述目标模式由头部实例分割模型确定，上述头部实例分割模型用于实时分割拼接图像中的各头部实例；将各头部实例的掩码信息反贴至其在待分割图像中的对应位置，得到头部实例分割结果。本公开实施例提供的图像头部实例分割方法，一方面，将多个头部实例的截图拼接在一起，并通过预先训练好的头部实例分割模型并行分割拼接图像中的头部实例。相比串行的for循环跑多次分割网络，大大提高了分割的效率。另一本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种图像头部实例分割方法，其特征在于，包括：检测待分割图像中的多个头部实例，并从所述待分割图像中截取包含各所述头部实例的子图像；依据目标模式拼接包含各所述头部实例的所述子图像，并将得到的拼接图像输入已经训练好的头部实例分割模型，得到各所述头部实例的掩码信息，其中，所述目标模式由所述头部实例分割模型确定，所述头部实例分割模型用于实时分割所述拼接图像中的各所述头部实例；在所述待分割图像中将所述掩码信息与所述头部实例进行对应，得到头部实例分割结果。2.根据权利要求1所述的图像头部实例分割方法，其特征在于，所述检测待分割图像中的多个头部实例，包括：对所述待分割图像进行人脸关键点检测，基于在所述待分割图像中检测到的人脸关键点的位置定位多个所述头部实例。3.根据权利要求2所述的图像头部实例分割方法，其特征在于，所述从所述待分割图像中截取包含各所述头部实例的子图像，包括：依据预设比例扩大所述人脸关键点检测的人脸检测框；依据检测到的人脸关键点对各所述头部实例进行仿射变换，以在所述待分割图像中对齐截取包含各所述头部实例的子图像。4.根据权利要求1所述的图像头部实例分割方法，其特征在于，所述依据目标模式拼接包含各所述头部实例的所述子图像，包括：当所述子图像的数目少于所述目标模式规定的数目时，复制任一所述子图像补充至所述拼接图像，直至所述拼接图像符合所述目标模式。5.一种图像头部实例分割模型训练方法，其特征在于，包括：获取多个样本图像，所述样本图像为标注了头部实例的图像；从各所述样本图像中截取包含所述头部实例的子图像，并依据目标模式拼接所述子图像，所述目标模式由头部实例分割模型确定；利用拼接得到的图像对神经网络进行训练，得到所述头部实例分割模型。6.根据权利要求5所述的图像头部实例分割模型训练方法，...
【专利技术属性】
技术研发人员：田兴业，王学博，
申请(专利权)人：北京达佳互联信息技术有限公司，
类型：发明
国别省市：
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