基于深度学习的图像分割方法及计算机程序产品

本申请公开了一种基于深度学习的图像分割方法及计算机程序产品，涉及图像处理技术领域，该方法包括：通过目标图像编码器对目标医学影像进行特征提取，获得多尺度特征；将额外提示信息输入至提示编码器，通过信息转化获得提示特征；基于多尺度特征和提示特征，通过目标掩码解码器对目标医学影像进行图像分割，得到目标分割结果，其中，目标图像编码器和目标掩码解码器通过引入距离损失优化分割性能。通过多尺度特征提取，能够捕捉到不同尺度上的细节信息，提高图像分割的准确度的同时，也降低了计算成本。引入额外提示信息可以丰富分割模型的信息输入，通过引入距离损失强调边界准确性，解决了小目标数据分割效果差的问题。