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申请/专利权人：腾讯科技(深圳)有限公司

摘要：本申请提供一种语义分割方法、装置、电子设备及存储介质，可应用于云技术、人工智能、智慧交通、辅助驾驶、工业缺陷质检等各种场景，该方法包括：获取支撑图像和待分割的查询图像；将支撑图像和查询图像输入语义分割网络，得到查询图像的语义分割结果；语义分割网络为基于标注有第一样本类别标注结果的少量几张样本支撑图像和标注有第二样本类别标注结果的样本查询图像，对预设语义分割网络中的第一分支网络和第二分支网络进行训练得到。本申请实施例基于第一分支网络和第二分支网络进行训练得到语义分割网络，但在测试过程中使用第一分支网络就能够提高查询图像的语义分割精度，因无需第二分支网络所以也未增加额外增加系统资源的消耗。

主权项：1.一种语义分割方法，其特征在于，所述方法包括：获取支撑图像和待分割的查询图像；将所述支撑图像和所述查询图像输入语义分割网络，得到所述查询图像的语义分割结果；所述支撑图像标注有类别标注结果，所述将所述支撑图像和所述查询图像输入语义分割网络，得到所述查询图像的语义分割结果，包括：基于所述语义分割网络对所述支撑图像的第一图像特征和所述类别标注结果进行全局平均池化处理，得到所述支撑图像的前景区域对应的前景原型；所述前景区域为所述类别标注结果所在的区域；基于所述语义分割网络融合所述前景原型和所述查询图像的第二图像特征，得到融合特征；基于所述语义分割网络对所述融合特征进行编码，得到所述语义分割结果；其中，所述语义分割网络为基于目标损失值对预设语义分割网络中的网络参数进行更新得到，所述目标损失值为基于第一损失值和第二损失值确定得到，所述第一损失值为基于第一样本语义分割结果和样本查询图像中标注的第二样本类别标注结果确定得到，所述第二损失值为基于第二样本语义分割结果和非类别标注结果确定得到，所述非类别标注结果表征所述第二样本类别标注结果与1的差值；所述第一样本语义分割结果为基于预设语义分割网络中的第一分支网络，对标注有第一样本类别标注结果的样本支撑图像的第一样本图像特征，以及样本查询图像的第二样本图像特征进行对比学习得到；所述第二样本语义分割结果为基于预设语义分割网络中的第二分支网络对至少两个第二样本子图像特征进行对比学习得到，所述至少两个第二样本子图像特征为对所述第二样本图像特征中的样本背景图像特征进行聚类得到。

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权利要求：

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