申请/专利权人：阿里巴巴(中国)有限公司

申请日：2023-03-15

公开（公告）日：2024-03-19

公开（公告）号：CN116363152B

主分类号：G06T7/11

分类号：G06T7/11;G06V10/26;G06V10/774;G06V20/20;G06V40/16

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.03.19#授权;2023.07.18#实质审查的生效;2023.06.30#公开

摘要：本申请实施例公开了一种图像分割的方法、训练图像分割模型的方法及装置。主要技术方案包括：获取待分割图像；将所述待分割图像输入第一图像分割模型，获取所述第一图像分割模型输出的第一分割结果，所述第一分割结果包括所述待分割图像中至少一个第一目标区域的位置信息；依据所述第一分割结果，将第一目标区域的图像信息混合入非第一目标区域，得到增强后的待分割图像；将所述增强后的待分割图像输入第二图像分割模型，获取所述第二图像分割模型输出的第二分割结果，所述第二分割结果包括所述待分割图像中至少一个第一目标区域的位置信息；其中所述第一图像分割模型和所述第二图像分割模型均基于深度学习模型预先训练得到。本申请能够提高图像分割的精确率和召回率。

主权项：1.一种图像分割方法，其特征在于，所述方法包括：获取待分割图像；将所述待分割图像输入第一图像分割模型，获取所述第一图像分割模型输出的第一分割结果，所述第一分割结果包括所述待分割图像中至少一个第一目标区域的位置信息；依据所述第一分割结果，将第一目标区域的图像信息混合入非第一目标区域，得到增强后的待分割图像；所述混合包括：在非第一目标区域中增加部分第一目标区域的图像中的部分像素，或者在非第一目标区域中的部分像素被替换为第一目标区域的图像中的部分像素；将所述增强后的待分割图像输入第二图像分割模型，获取所述第二图像分割模型输出的第二分割结果，所述第二分割结果包括所述待分割图像中至少一个第一目标区域的位置信息；其中所述第一图像分割模型和所述第二图像分割模型均基于深度学习模型预先训练得到。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 阿里巴巴(中国)有限公司 图像分割的方法、训练图像分割模型的方法及装置

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