摘要
本申请提供一种图像分割方法、装置、设备及可读存储介质。图像分割方法包括:获取待分割原始图像,将待分割原始图像输入基础分割网络;确定待分割原始图像的多尺度信息;基于多尺度信息确定待分割原始图像对应的编码器的输出特征;基于编码器的输出特征确定基础分割网络输出的预测概率图;将预测概率图和标注图像输入对抗监督机制,以完成待分割原始图像的分割,通过多尺度信息确定待分割原始图像对应的编码器的输出特征,实现了高层级特征与低层级特征的融合,为后续图像分割提供了多样以及准确的特征信息;构建对抗竞争机制进行自动特征学习训练,获取高维空间信息进而增强预测概率图与标注图像的空间分布一致性;提高了图像分割的准确性。
技术关键词
输出特征
图像分割方法
多尺度信息
编码器
网络
基础
图像分割装置
空洞
解码器
误差
电子设备
输入模块
输出模块
可读存储介质
存储器
处理器
层级
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机械CAD模型
标注方法
生成对抗网络
坐标系
点云
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优化调控方法
神经网络模型
物理
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糖尿病视网膜病变
图像特征分割方法
解码器
多尺度
上采样
系统运行状态
声学特征
分布特征
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模式