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申请/专利权人：中国地质大学(武汉)
摘要：本发明公开一种顾及边界信息的图像分割方法、存储介质、设备，涉及图像处理领域，方法包括：将待处理图像划分为训练集、验证集和测试集；构建边界学习任务、语义分割任务和边界特征对齐任务，并构建多任务边界优化的图像分割模型，对多任务进行联合学习；模型包括：特征提取网络、基于非局部注意力网络和注意力特征融合网络的特征融合网络、多任务联合学习网络；利用训练集对模型进行训练，得到训练后的模型；利用验证集对训练后的模型的模型权重进行验证，生成评估结果，调整训练后的模型的模型权重参数，得到验证后的模型；利用测试集对验证后的模型的性能进行测试。本发明实现对边界信息的有效界定，提升分割性能。
主权项：1.一种顾及边界信息的图像分割方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、获取待分割的图像，将图像划分为训练集、验证集和测试集；S2、基于多任务学习策略，构建边界学习任务、语义分割任务和边界特征对齐任务，并构建多任务边界优化的图像分割模型，对多任务进行联合学习；多任务边界优化的图像分割模型包括：特征提取网络、特征融合网络、多任务联合学习网络；特征提取网络用于对模型输入的图片提取不同尺度的特征图；特征融合网络用于对提取的不同尺度图的特征进行特征融合；基于模型输入的图片、不同尺度的特征图、融合后的特征图，多任务联合学习网络生成分割特征图和边界特征图，并对分割特征图和边界特征图进行对齐；S3、利用训练集、验证集和测试集对所述多任务边界优化的图像分割模型进行训练、验证和测试，得到最终的图像分割模型；S4、将待测图片输入最终的图像分割模型，得到图像分割结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国地质大学(武汉) 一种顾及边界信息的图像分割方法、存储介质、设备
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