【技术实现步骤摘要】
本公开涉及计算机视觉，尤其涉及一种图像分割方法、图像分割装置、计算机可读存储介质与电子设备。
技术介绍
1、图像分割是指将图像分割成若干个具有特定性质的区域，以及识别区域信息。图像分割算法大多基于机器学习模型来实现。相关技术中，为了保证图像分割的准确性，将模型设计的较为复杂，由此增加了模型的参数量与计算量，限制了图像分割在移动端等轻量化场景中的应用。
技术实现思路
1、本公开提供一种图像分割方法、图像分割装置、计算机可读存储介质与电子设备，以至少在一定程度上降低图像分割所需的计算量并保证准确性。
2、根据本公开的第一方面，提供一种图像分割方法，包括：获取待处理图像，并获取查询信息；利用图像特征提取网络从所述待处理图像中提取多个尺度的图像特征；利用语义特征处理网络对所述多个尺度的图像特征进行处理，得到所述待处理图像的区域分布特征；通过将所述查询信息和所述区域分布特征融合，得到注意力掩码；利用transformer(一种神经网络模型)解码器对所述图像特征、所述查询信息、所述注意力掩...
【技术保护点】
1.一种图像分割方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述图像特征提取网络包括依次连接的第一特征提取层至第M特征提取层，M为不小于2的正整数；所述利用图像特征提取网络从所述待处理图像中提取多个尺度的图像特征，包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述语义特征处理网络包括语义提取模块、特征优化模块、区域分布提取模块；所述利用语义特征处理网络对所述多个尺度的图像特征进行处理，得到所述待处理图像的区域分布特征，包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述由所述特征优化模块基于所述全局语义...
【技术特征摘要】
1.一种图像分割方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述图像特征提取网络包括依次连接的第一特征提取层至第m特征提取层，m为不小于2的正整数；所述利用图像特征提取网络从所述待处理图像中提取多个尺度的图像特征，包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述语义特征处理网络包括语义提取模块、特征优化模块、区域分布提取模块；所述利用语义特征处理网络对所述多个尺度的图像特征进行处理，得到所述待处理图像的区域分布特征，包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述由所述特征优化模块基于所述全局语义特征对所述多个尺度的图像特征进行优化处理，得到所述多个尺度的语义注入特征，包括：
5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述由所述区域分布提取模块对所述多个尺度的语义注入特征融合并进行处理，得到所述待处理图像的区域分布特征，包括：
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述通过将所述查询信息和所述区域分布特征融合，得到注意力掩码，包括：
【专利技术属性】
技术研发人员：王愈，苏伟博，张璐，卢湖川，
申请(专利权)人：OPPO广东移动通信有限公司，
类型：发明
国别省市：
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