(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 202210313229.5 (22)申请日 2022.03.28 (71)申请人 重庆紫光华山智安科技有限公司 地址 400700 重庆市北碚区云汉大道1 17号 附386号 (72)发明人 裴斌斌　 (74)专利代理 机构 上海光华专利事务所(普通 合伙) 31219 专利代理师 张双凤 (51)Int.Cl. G06V 10/26(2022.01) G06V 10/44(2022.01) G06V 10/764(2022.01) G06K 9/62(2022.01) G06V 10/82(2022.01) (54)发明名称 图像地物分割方法、 模 型、 模型训练方法、 设 备及介质 (57)摘要 本发明提出的一种图像地物分割方法、 模 型、 模型训练方法、 设备及介质， 该模型包括对地 物图像进行特征提取的编码模块， 对粗提取特征 图进行细化的特征细化模块和根据细化特征生 成地物图像的分割结果的解码模块， 利用全局的 对象之间的关系， 将密集的金字塔模块与通道 ‑ 空间注意力机制相互结合， 捕获到了长期的依赖 性， 并从通道和位置的角度考虑不同尺度的物 体， 避免丢失不同规模和形状的物体， 在提高了 特征表示能力， 提升了对自然图像的地物分割准 确性。 权利要求书2页 说明书9页 附图6页 CN 114612668 A 2022.06.10 CN 114612668 A 1.一种图像地物分割模型， 其特 征在于， 所述模型包括： 编码模块， 用于对地物图像进行 特征提取， 得到粗 提取特征图； 特征细化模块， 用于对所述 粗提取特征图进行 特征细化， 得到细化特 征图； 解码模块， 用于根据所述细化特 征图生成所述 地物图像的分割结果。 2.如权利要求1所述的图像地物分割模型， 其特 征在于， 所述特 征细化模块包括： 空间注意力模块， 用于建立所述粗提取特征图中空间维度特征依赖关系， 并生成空间 注意力特 征图； 密集金字塔模块， 用于通过多个金字塔卷积核对所述空间注意力特征图进行扩张卷 积， 得到密集金字塔特 征图， 其中， 至少两个所述金字塔卷积核的扩张率 不同； 通道注意力模块， 用于建立所述密集金字塔特征图中通道维度特征依赖关系， 并生成 通道注意力特 征图。 3.如权利要求2所述的图像地物分割模型， 其特 征在于， 所述空间注意力模块包括： 第一空间注意力 子模块， 用于通过第 一卷积层根据 所述粗提取特征图生成第 一特征映 射图和第二特 征映射图， 并生成第一空间注意力子特 征图； 第二空间注意力 子模块， 用于通过第 二卷积层根据 所述粗提取特征图生成第 三特征映 射图， 并根据所述第三特征映射图和所述第一空间注意力子特征图生成第二空间注意力子 特征图； 第三空间注意力 子模块， 用于根据 所述第二空间注意力 子特征图和第 一特征映射图生 成所述空间注意力特 征图。 4.如权利要求2所述的图像地物分割模型， 其特 征在于， 所述密集金字塔模块包括： 多个依次连接的尺度特征提取模块， 所述尺度特征提取模块包括卷积核和拼接单元， 所述拼接单元的输入端与所述卷积核的输出端连接； 首个卷积核用于对所述空间注意力特征图进行扩张卷积， 输出卷积结果， 所述首个卷 积核为排序第一的所述尺度特 征提取模块中的卷积核； 所述拼接单元根据所述空间注意力特征图和与所述拼接单元连接的卷积核的输出结 果生成拼接结果； 其他卷积核用于对目标单元的拼接结果进行扩张卷积， 输出卷积结果， 所述其他卷积 核为除所述首个卷积核外的卷积核， 所述目标单元为与所述其他卷积核 所在尺度特征提取 模块连接的前一个尺度特征提取模块的拼接单元， 所述密集金字塔特征图为最后一个拼接 单元的拼接结果。 5.如权利要求2所述的图像地物分割模型， 其特 征在于， 所述 通道注意力模块包括： 平均池化模块， 用于根据所述密集金字塔特 征图生成信道特 征图； 全连接模块， 用于建立所述信道特 征图之间的通道维度关系； 归一化模块， 用于根据所述 通道维度关系和密集金字塔特 征图生成细化特 征图。 6.如权利要求1所述的图像地物分割模型， 其特 征在于， 所述 解码模块包括： 第一上采样模块， 用于对所述细化特 征图进行第一次上采样得到第一上采样特 征图； 解码连接模块， 用于将所述第一上采样特 征图和粗 提取特征图连接， 得到解码连接图； 第二上采样模块， 用于对所述 解码连接图进行第二次上采样得到所述分割结果。 7.一种地物图像分割方法， 其特 征在于， 所述方法包括：权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 114612668 A 2获取待分割地物图像； 将所述待分割地物图像输入如权利要求1 ‑6任一项所述的图像地物分割模型， 得到所 述待分割地物图像的分割结果。 8.一种图像地物分割模型训练方法， 其特 征在于， 所述方法包括： 获取地物图像样本集， 并将所述 地物图像样本集划分为训练集、 验证集和 测试集； 利用所述训练集对预设基础地物分类模型进行训练， 并通过所述验证集和测试集确定 训练后的各 预设基础地物分类模型中最优 模型； 将所述最优模型作为图像地物分割模型。 9.一种电子设备， 其特 征在于， 包括处 理器、 存储器和通信总线； 所述通信总线用于将所述处 理器和存 储器连接； 所述处理器用于执行所述存储器 中存储的计算机程序， 以实现如权利要求7或8中任一 项所述的方法。 10.一种计算机可读存 储介质， 其特 征在于， 其上存 储有计算机程序， 所述计算机程序用于使计算机执 行如权利要求7或8中任一项所述的方法。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 114612668 A 3