图像分割及其模型训练方法、装置、介质及电子设备

发明专利有效专利

申请号：
CN201911226263.3
IPC分类号：G06T7/11;G06T7/90;G06K9/34;G06K9/62
申请日期：
2019-12-04
申请人：
腾讯科技（深圳）有限公司

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著录项信息

专利名称	图像分割及其模型训练方法、装置、介质及电子设备
申请号	CN201911226263.3	申请日期	2019-12-04
法律状态	实质审查	申报国家	中国
公开/公告日	2020-04-28	公开/公告号	CN111080655A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G06T7/11 ? IPC结构图谱： G 物理 G0 仪器 G06 计算；推算；计数 G06T 一般的图像数据处理或产生〔6，2006.01〕 G06T7/00 图像分析〔6，2006.01，2017.01〕 G06T7/10 分割；边缘检测（基于运动的分割入G06T 7/215）〔2017.01〕 G06T7/11 区域分割〔2017.01〕	IPC分类号	G;0;6;T;7;/;1;1;;;G;0;6;T;7;/;9;0;;;G;0;6;K;9;/;3;4;;;G;0;6;K;9;/;6;2查看分类表>
申请人	腾讯科技（深圳）有限公司	申请人地址	广东省深圳市南山区高新区科技中一路腾讯大厦35层变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	腾讯科技（深圳）有限公司	当前权利人	腾讯科技（深圳）有限公司
发明人	赵若涵;伍健荣;朱艳春;李仁;曹世磊;马锴;郑冶枫;陈景亮;杨昊臻;常佳
代理机构	深圳市隆天联鼎知识产权代理有限公司	代理人	王鹏健

摘要

本申请的实施例提供了一种图像分割及其模型训练方法、装置、介质及电子设备。该图像分割方法包括：对待分割图像进行多尺度下采样处理，得到各特征层级对应的初始特征图，并基于相邻的两个特征层级的初始特征图，通过上采样注意力机制依次生成两个特征层级中较低特征层级的衍生特征图，最后融合特征层级中的最低特征层级的初始特征图和衍生特征图，得到待分割图像的特征图，通过基于上采样注意力机制对相邻的两个特征层级的特征图进行处理得到各个特征层级的特征图，融合了多个特征层级中的特征，进而能够更有效的提取待分割图像的语义信息，确保得到待分割图像的更加准确的特征图，有利于提高图像分割的精确性。

序号	公开(公告)号	公开(公告)日	申请日	专利名称	申请人
该专利没有引用任何外部专利数据！

序号	公开(公告)号	公开(公告)日	申请日	专利名称	申请人
该专利没有被任何外部专利所引用！

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