实例分割模型的训练方法、实例分割方法、装置及设备

本申请涉及图像处理技术领域，尤其涉及一种实例分割模型的训练方法、实例分割方法、装置及设备，该方法包括：对训练数据集做数据增广处理，得到目标样本集；将目标样本集输入至主干网络进行特征提取，得到多任务特征；将多任务特征输入至多任务适配器进行各个任务类型的特征变换矩阵计算，并计算得到对应的目标任务特征；通过特征加权模块分别将目标任务特征和多任务特征中对应任务类型的任务特征进行融合处理，得到各任务类型的任务指向特征；将各任务类型的任务指向特征输入至多任务头模块进行预测，并基于各个预测结果分别得到的任务损失进行模型训练，直到得到训练完好的实例分割模型，可以解决实例分割模型泛化能力弱的问题。