一种边界学习优化的目标分割方法

本申请公开了一种边界学习优化的目标分割方法，涉及图像分割领域，该方法包括：构建并训练目标分割模型；将机场空域图像输入至训练好的目标分割模型中，得到预测掩码，完成机场空域中目标的分割；其中，将机场空域图像输入至训练好的目标分割模型中，得到预测掩码，具体包括：将机场空域图像输入至多尺度特征提取模块，得到不同尺度的特征；将不同尺度的特征输入至可变形卷积编码模块，得到多个增强特征；将多个增强特征多尺度特征输入至多尺度特征融合模块，得到融合特征；将融合特征输入至掩码生成模块，得到预测掩码，本申请能够提升目标分割模型分割的准确性，保留更多的局部细节信息，从而提高机场空域中分割出飞机的像素质量。