【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及图像处理，特别是涉及一种图像实例分割方法、电子设备及介质。
技术介绍
1、现在实例分割算法普遍采用逐像素分割的方式，分割效率很低，并且会不可避免的造成分割后的结果存在明显形变，即一个实例内的像素会存在分割成功与否的情况。因此，亟需一种高效率和高精度的图像实例分割方法。
技术实现思路
1、本专利技术的目的是提供一种图像实例分割方法、电子设备及介质，可提高图像实例分割的效率和精度。
2、为实现上述目的，本专利技术提供了如下方案：
3、本专利技术提供了一种图像实例分割方法，所述方法包括：
4、获取目标图像；
5、将所述目标图像输入至训练好的图像识别模型中，得到第一图像中每一物体的中心像素点的位置坐标；所述第一图像为经所述训练好的图像识别模型处理后的图像；所述训练好的图像识别模型是以样本图像为输入，以样本图像对应的第一样本图像中每一样本物体的中心像素点的位置坐标为标签训练得到的模型；
6、对所述第一图像进行尺寸还原，得到第二...
【技术保护点】
1.一种图像实例分割方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的图像实例分割方法，其特征在于，在得到目标分割结果之后，还包括：
3.根据权利要求1所述的图像实例分割方法，其特征在于，所述图像识别模型包括编码器和解码器；所述编码器包括第一特征提取网络、第二特提取网络、特征整合网络；
4.根据权利要求3所述的图像实例分割方法，其特征在于，所述第一特征提取网络为ResNet50网络。
5.根据权利要求3所述的图像实例分割方法，其特征在于，所述解码器包括第一全连接层、第二全连接层和第三全连接层；
6.根...
【技术特征摘要】
1.一种图像实例分割方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的图像实例分割方法，其特征在于，在得到目标分割结果之后，还包括：
3.根据权利要求1所述的图像实例分割方法，其特征在于，所述图像识别模型包括编码器和解码器；所述编码器包括第一特征提取网络、第二特提取网络、特征整合网络；
4.根据权利要求3所述的图像实例分割方法，其特征在于，所述第一特征提取网络为resnet50网络。
5.根据权利要求3所述的图像实例分割方法，其特征在于，所述解码器包括第一全连接层、第二全连接层和第三全连接层；<...
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