发明授权
- 专利标题: 利用深度神经网络模型执行图像分割的方法
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申请号: CN202110294862.X申请日: 2021-03-19
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公开(公告)号: CN113065551B公开(公告)日: 2023-08-08
- 发明人: 杨林 , 亢宇鑫 , 李涵生 , 崔磊 , 费达 , 付士军 , 徐黎 , 杨海英
- 申请人: 杭州迪英加科技有限公司 , 阿斯利康投资(中国)有限公司
- 申请人地址: 浙江省杭州市余杭区仓前街道龙潭路7号未来研创园B座5楼B501-B508;
- 专利权人: 杭州迪英加科技有限公司,阿斯利康投资(中国)有限公司
- 当前专利权人: 杭州迪英加科技有限公司,阿斯利康投资(中国)有限公司
- 当前专利权人地址: 浙江省杭州市余杭区仓前街道龙潭路7号未来研创园B座5楼B501-B508;
- 代理机构: 北京市柳沈律师事务所
- 代理商 张贵东
- 主分类号: G06V10/25
- IPC分类号: G06V10/25 ; G06V10/774 ; G06V10/82 ; G06N3/0464 ; G06N3/08 ; G06T7/11
摘要:
本公开提供了一种利用深度神经网络模型执行图像分割的方法、装置、设备及介质。所述深度神经网络模型包括编码器和解码器,所述方法包括:获取包含感兴趣区域的输入图像;利用编码器的多个编码层分别提取所述输入图像的不同的多种尺度的语义特征;利用解码器的多个解码层对所述多种尺度的语义特征分别进行解码来获得与每种尺度的语义特征对应的预测结果;将与每种尺度的语义特征对应的预测结果进行整合来获得关于所述输入图像中的各个像素是否属于所述感兴趣区域的最终预测结果;输出根据所述最终预测结果从输入图像中分割出所述感兴趣区域的输出图像。本公开提供的图像分割的方法,可提高图像中分割出的感兴趣区域整体的连续性,从而提高了分割结果的准确性。
公开/授权文献
- CN113065551A 利用深度神经网络模型执行图像分割的方法 公开/授权日:2021-07-02