摘要
本发明公开了一种基于部件提示的图像实例分割方法,构建基于部件提示的图像实例分割模型,包括基础特征编码器、多级部件译码器和多级掩码译码器;基础特征编码器对输入图像进行单一尺度或多尺度特征图提取,并对特征图进行融合编码得到特征张量;多级部件译码器对特征张量进行译码,获取类别预测张量、粗部件特征张量和细部件特征张量;多级掩码译码器将粗部件特征张量和细部件特征张量进行融合,以融合后的张量作为查询,对特征张量进行译码,得到对象级掩码预测张量和部件级掩码预测张量。优点是:对不同级别的部件特征张量进行分级译码,通过包含部件特征语义的查询量分级译码出掩码预测张量,增强图像局部特征的表达,提高图像实例分割精度。
技术关键词
图像实例分割方法
译码器
前馈神经网络
编码器
非线性
加权特征
实例分割模型
基础
对象
执行卷积运算
图像局部特征
注意力机制
模块
语义