(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210535040.0 (22)申请日 2022.05.17 (71)申请人 北京京东乾石科技有限公司 地址 100176 北京市北京经济技 术开发区 科创十一 街18号院2号楼19层A190 5室 (72)发明人 李元骏　李浩　许新玉　 (74)专利代理 机构 中原信达知识产权代理有限 责任公司 1 1219 专利代理师 韩黎捷　张效荣 (51)Int.Cl. G06V 20/56(2022.01) G06V 10/26(2022.01) G06V 10/44(2022.01) G06V 10/774(2022.01) G06V 10/82(2022.01)G06N 3/04(2006.01) G06N 3/08(2006.01) (54)发明名称 图像语义分割的方法和装置 (57)摘要 本发明公开了一种图像语义分割的方法和 装置， 涉及计算机技术领域。 该方法的一具体实 施方式包括： 对训练集中的每个图像进行边缘信 息提取， 得到每个所述图像的物体边缘信息二值 图， 将所述物体边缘信息二值图作为每个所述图 像对应的监督信号； 对每个所述图像进行特征提 取得到每个所述图像的特征图集合， 所述特征图 集合包括大小不同的多个特征图； 对每个所述图 像的特征图集合中指定大小的特征图施加所述 监督信号并进行模型训练， 得到图像语义分割模 型； 将待分割图像输入所述图像语义分割模型以 进行图像语义分割。 该实施方式能够减少不必要 的计算资源， 节省了推理时间， 提高了图像语义 分割的效率。 权利要求书2页 说明书10页 附图4页 CN 114863378 A 2022.08.05 CN 114863378 A 1.一种图像 语义分割的方法， 其特 征在于， 包括： 对训练集中的每个图像进行边缘信息提取， 得到每个所述图像的物体边缘信息二值 图， 将所述物体边 缘信息二 值图作为每 个所述图像对应的监 督信号； 对每个所述图像进行特征提取得到每个所述图像的特征图集合， 所述特征图集合包括 大小不同的多个特 征图； 对每个所述图像的特征图集合中指定大小的特征图施加所述监督信号并进行模型训 练， 得到图像 语义分割模型； 将待分割图像输入所述图像 语义分割模型以进行图像 语义分割。 2.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 对训练集中的每个图像进行边缘信息提 取， 得到每 个所述图像的物体边 缘信息二 值图， 包括： 对训练集中的每个图像分别进行如下操作以得到每个所述图像的物体边缘信息二值 图： 通过对所述图像进行 人工标注获得语义分割标注的灰度图； 分别对所述灰度图进行横向扫描和纵向扫描， 得到横向边 缘图和纵向边 缘图； 对所述横向边缘图和所述纵向边缘图进行合并， 得到所述图像的物体边缘信息二值 图。 3.根据权利要求2所述的方法， 其特征在于， 对所述灰度图进行横向扫描得到横向边缘 图， 包括： 沿着图片的横轴方向， 从左往右 依次判断相邻像素的灰度值是否相同； 将灰度值不同的两个相邻 像素标记为边缘像素， 将所述边缘像素构 成的图片作为横向 边缘图； 对所述灰度图进行纵向扫描得到纵向边 缘图， 包括： 沿着图片的纵轴方向， 从上往下依次判断相邻像素的灰度值是否相同； 将灰度值不同的两个相邻 像素标记为边缘像素， 将所述边缘像素构 成的图片作为纵向 边缘图。 4.根据权利要求2所述的方法， 其特征在于， 对所述横向边缘图和所述纵向边缘图进行 合并， 包括： 对所述横向边 缘图和所述纵向边 缘图进行像素的逻辑或运 算以进行合并。 5.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 对每个所述图像的特征图集合中指定大小 的特征图施加所述 监督信号并进行模型训练， 包括： 对每个所述图像的特征图集合中指定大小的特征图， 利用所述图像的物体边缘信 息二 值图的真值和所述指定大小的特 征图之间的差异， 基于梯度下降法进行模型训练。 6.根据权利要求5所述的方法， 其特征在于， 所述图像的物体边缘信 息二值图的真值和 所述指定大小的特 征图之间的差异， 使用以下损失函数来衡量： 对于所述图像的物体边缘信息二值图和所述指定大小的特征图相对应的每个像素i， 损失函数l oss＝－yi·log(p(yi))－|yi－p(yi)|； 其中， yi表示物体边缘信息二值图的真值， 取值为0或1， 0代表所述像 素i不是物体边缘， 1代表所述像素i是物体边缘； p(yi)代表所述指定大小的特征图中所述像素i对应的位置的 值， 取值范围是[0， 1]， 表示所述像素i对应的位置是否是边 缘的置信度。权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 114863378 A 27.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 在将待分割图像输入所述图像语义分割 模 型以进行图像 语义分割之后， 还 包括： 对分割后得到的不少于一个对象进行对象识别。 8.一种图像 语义分割的装置， 其特 征在于， 包括： 监督信号生成模块， 用于对训练集中的每个图像进行边缘信息提取， 得到每个所述图 像的物体边缘信息二值图， 将所述物体边缘信息二值图作为每个所述图像对应的监督信 号； 特征提取模块， 用于对每个所述图像进行特征提取得到每个所述图像的特征图集合， 所述特征图集合包括大小不同的多个特 征图； 模型训练模块， 用于对每个所述图像的特征图集合中指定大小的特征图施加所述监督 信号并进行模型训练， 得到图像 语义分割模型； 图像分割模块， 用于将待分割图像输入所述图像 语义分割模型以进行图像 语义分割。 9.一种图像 语义分割的电子设备， 其特 征在于， 包括： 一个或多个处 理器； 存储装置， 用于存 储一个或多个程序， 当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行， 使得所述一个或多个处理器实 现如权利要求1 ‑7中任一所述的方法。 10.一种计算机可读介质， 其上存储有计算机程序， 其特征在于， 所述程序被处理器执 行时实现如权利要求1 ‑7中任一所述的方法。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 114863378 A 3