利用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型執(zhí)行圖像分割的方法

基本信息

申請(qǐng)?zhí)?/td> CN202110294862.X 申請(qǐng)日 -
公開（公告）號(hào) CN113065551A 公開（公告）日 2021-07-02
申請(qǐng)公布號(hào) CN113065551A 申請(qǐng)公布日 2021-07-02
分類號(hào) G06K9/32（2006.01）I;G06K9/62（2006.01）I;G06N3/04（2006.01）I;G06N3/08（2006.01）I;G06T7/11（2017.01）I 分類 計(jì)算；推算；計(jì)數(shù);
發(fā)明人 楊林;亢宇鑫;李涵生;崔磊;費(fèi)達(dá);付士軍;徐黎;楊海英 申請(qǐng)（專利權(quán)）人 阿斯利康投資（中國(guó)）有限公司
代理機(jī)構(gòu) 北京市柳沈律師事務(wù)所 代理人 張貴東
地址 311121浙江省杭州市余杭區(qū)倉(cāng)前街道龍?zhí)堵?號(hào)未來研創(chuàng)園B座5樓B501-B508
法律狀態(tài) -

摘要

摘要 本公開提供了一種利用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型執(zhí)行圖像分割的方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)。所述深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型包括編碼器和解碼器，所述方法包括：獲取包含感興趣區(qū)域的輸入圖像；利用編碼器的多個(gè)編碼層分別提取所述輸入圖像的不同的多種尺度的語義特征；利用解碼器的多個(gè)解碼層對(duì)所述多種尺度的語義特征分別進(jìn)行解碼來獲得與每種尺度的語義特征對(duì)應(yīng)的預(yù)測(cè)結(jié)果；將與每種尺度的語義特征對(duì)應(yīng)的預(yù)測(cè)結(jié)果進(jìn)行整合來獲得關(guān)于所述輸入圖像中的各個(gè)像素是否屬于所述感興趣區(qū)域的最終預(yù)測(cè)結(jié)果；輸出根據(jù)所述最終預(yù)測(cè)結(jié)果從輸入圖像中分割出所述感興趣區(qū)域的輸出圖像。本公開提供的圖像分割的方法，可提高圖像中分割出的感興趣區(qū)域整體的連續(xù)性，從而提高了分割結(jié)果的準(zhǔn)確性。