(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210663448.6 (22)申请日 2022.06.13 (71)申请人 北京达佳互联信息技 术有限公司 地址 100085 北京市海淀区上地西路6号1 幢1层101D1-7 (72)发明人 戴宇荣　范琦　 (74)专利代理 机构 华进联合专利商标代理有限 公司 44224 专利代理师 王天庆 (51)Int.Cl. G06V 10/26(2022.01) G06V 10/74(2022.01) G06V 10/774(2022.01) G06V 10/82(2022.01) (54)发明名称 一种图像 分割方法、 图像 分割模型的训练方 法及装置 (57)摘要 本公开涉及一种图像 分割方法、 图像 分割模 型的训练方法及装置。 包括： 获取待分割图像的 第一特征和初始分割结果， 其中， 所述初始分割 结果为根据标记图像的第二原型向量， 对所述第 一特征进行分割处理得到， 所述标记图像中的标 记对象与所述待分割图像中的待分割对象属于 同一类别； 根据所述第一特征和所述初始分割结 果， 确定所述待分割图像的第一原型向量； 根据 所述第二原型向量和所述第一原型向量， 对所述 第一特征进行分割处理， 得到所述待分割图像的 分割结果。 通过利用第一原型向量结合第二原型 向量， 能够在标记图像的标记对象与待分割图像 的待分割对象差别较大时， 仍然能够准确分割。 权利要求书2页 说明书18页 附图6页 CN 114998589 A 2022.09.02 CN 114998589 A 1.一种图像分割方法， 其特 征在于， 包括： 获取待分割图像的第一特征和初始分割结果， 其中， 所述初始分割结果为根据标记图 像的第二原型向量， 对所述第一特征进行分割处理得到， 所述标记图像中的标记对 象与所 述待分割图像中的待分割对象属于同一类别； 根据所述第一特 征和所述初始分割结果， 确定所述待分割图像的第一原型向量； 根据所述第二原型向量和所述第一原型向量， 对所述第一特征进行分割处理， 得到所 述待分割图像的分割结果。 2.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述初始分割结果包括初始前景分割结果 和初始背景分割结果， 所述第一原型向量包括前景第一原型向量和背景第一原型向量； 所 述根据所述第一特 征和所述初始分割结果， 确定所述待分割图像的第一原型向量， 包括： 根据所述第一特征和初始前景分割结果， 确定所述待分割对象的第一特征， 所述待分 割对象的第一特 征为所述待分割图像的第一特 征中属于所述待分割对象的特 征； 根据所述第一特征和初始背景分割结果， 确定所述待分割 图像中背景图像的第一特 征， 所述待分割图像的背景图像为所述待分割图形中除所述待分割对象以外的图像； 对所述待分割对象的第一特 征进行全局均值 化处理， 得到前 景第一原型向量； 对所述待分割图像中背景图像的第 一特征进行全局均值化处理， 得到背景第 一原型向 量。 3.根据权利要求2所述的方法， 其特征在于， 对所述待分割图像中待分割 对象的第 一特 征进行全局均值 化处理， 得到前 景第一原型向量， 包括： 获取所述待分割对象的第一特 征的预测置信度； 对预测置信度 大于预设阈值的所述待分割 对象的第 一特征进行全局均值化处理， 得到 前景第一原型向量； 所述对所述待分割图像中背景图像的第 一特征进行全局均值化处理， 得到背景第 一原 型向量， 包括： 获取所述待分割图像中背景图像的第一特 征的预测置信度； 对预测置信度大于预设阈值的所述待分割图像中背景图像的第一特征进行全局均值 化处理， 得到背景第一原型向量。 4.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 根据 所述第二原型向量和所述第 一原型向 量， 对所述第一特 征进行分割处 理， 得到所述待分割图像的分割结果， 包括： 根据所述第二原型向量和所述第一原型向量， 确定第三原型向量； 计算所述第三原型向量与所述第一特 征的相似度； 根据所述第三原型向量与所述第一特 征的相似度， 确定所述待分割图像的分割结果。 5.一种图像分割模型的训练方法， 包括： 获取样本图像集合， 所述样本图像集合包括样本标记图像以及标注有待分割 对象的样 本待分割图像； 根据样本标记图像的样本第 二特征和所述样本标记图像对应的掩膜， 确定样本第 二原 型向量； 根据所述样本第二原型向量， 对所述样本待分割图像的样本第一特征进行分割处理， 得到所述样本待分割图像的初始分割结果；权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 114998589 A 2根据所述样本第一特 征和所述初始分割结果， 确定样本第一原型向量； 根据所述样本第 二原型向量和所述样本第 一原型向量， 对所述样本第 一特征进行分割 处理， 得到所述样本待分割图像的分割结果； 基于所述分割结果与标注的所述待分割对象之间的差异， 对图像分割 模型的训练参数 进行迭代调整， 直至所述差异满足预设要求。 6.一种图像分割装置， 其特 征在于， 包括： 第一获取模块， 用于获取待分割图像的第一特征和初始分割结果， 其中， 所述初始分割 结果为根据标记图像的第二原型向量， 对所述第一特征进行分割处理得到， 所述标记图像 中的标记对象与所述待分割图像中的待分割对象属于同一类别； 第一确定模块， 用于根据所述第一特征和所述初始分割结果， 确定所述待分割图像的 第一原型向量； 第一分割模块， 用于根据所述第二原型向量和所述第一原型向量， 对所述第一特征进 行分割处 理， 得到所述待分割图像的分割结果。 7.一种图像分割模型的训练装置， 其特 征在于， 包括： 第三获取模块， 用于获取样本 图像集合， 所述样本 图像集合包括样本标记图像以及标 注有待分割对象的样本待分割图像； 第六确定模块， 用于根据所述样本标记图像的样本第 二特征和所述样本标记图像对应 的掩膜， 确定样本第二原型向量； 第二分割模块， 用于根据所述样本第二原型向量， 对所述样本待分割图像的样本第一 特征进行分割处 理， 得到所述样本待分割图像的初始分割结果； 第七确定模块， 用于根据所述第一特 征和所述初始分割结果， 确定样本第一原型向量； 第三分割模块， 用于根据所述样本第二原型向量和所述样本第一原型向量， 对所述样 本第一特 征进行分割处 理， 得到所述样本待分割图像的分割结果； 调整模块， 用于基于所述分割结果与标注的所述待分割对象之间的差异， 对图像分割 模型的训练参数进行迭代调整， 直至所述差异满足预设要求。 8.一种服 务器， 其特 征在于， 包括： 处理器； 用于存储所述处 理器可执行指令的存 储器； 其中， 所述处理器被配置为执行所述指令， 以实现如权利要求1至4中任一项所述的图 像分割方法或者如权利要求10所述的图像分割模型的训练方法。 9.一种计算机可读存储介质， 其特征在于， 当所述计算机可读存储介质中的指令由服 务器的处理器执行时， 使得所述服务器能够执行如权利要求 1至4中任一项所述的图像分割 方法或者如权利要求10所述的图像分割模型的训练方法。 10.一种计算机程序产品， 所述计算机程序产品中包括指令， 其特征在于， 所述指令被 服务器的处理器执行时， 使得所述服务器能够执行如权利要求1至4中任一项 所述的图像分 割方法或者如权利要求10所述的图像分割模型的训练方法。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 114998589 A 3