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申请/专利权人：武汉理工大学

摘要：本发明提供了一种图像分割方法、装置、电子设备及存储介质，属于图像语义分割技术领域，其方法包括：获取目标二维图像，基于编码器中的感知野模块对所述目标二维图像进行多尺度特征提取，得到优化后的特征图；基于解码器中的门控多层感知器对所述优化后的特征图进行注意力权重计算，得到目标图像的分割结果。本发明解决了现有技术中存在对植物表型图像进行分割时，花费成本较高、分割算法的鲁棒性较差导致分割结果不稳定，分割计算较复杂的技术问题。

主权项：1.一种图像分割方法，其特征在于，包括：获取目标二维图像；基于编码器中的感知野模块对所述目标二维图像进行多尺度特征提取，得到优化后的特征图；基于解码器中的门控多层感知器对所述优化后的特征图进行注意力权重计算，得到目标图像的分割结果；所述感知野模块，包括：四个特征提取子模块和三个最大池化层；一个最大池化层连接两个特征提取子模块；其中，所述特征提取子模块，包括：加法器和提取单元；基于所述编码器中的感知野模块的第一个特征提取子模块的加法器对所述目标二维图像进行残差连接，得到残差图，基于所述编码器中的感知野模块的第一个特征提取子模块的提取单元对所述残差图进行多尺度特征提取，得到第一特征图；基于所述编码器中的感知野模块的第二个特征提取子模块的加法器对所述第一特征图进行残差连接，得到残差图，基于所述编码器中的感知野模块的第二个特征提取子模块的提取单元对所述残差图进行多尺度特征提取，得到第二特征图；基于所述编码器中的感知野模块的第三个特征提取子模块的加法器对所述第二特征图进行残差连接，得到残差图，基于所述编码器中的感知野模块的第三个特征提取子模块的提取单元对所述残差图进行多尺度特征提取，得到第三特征图；基于所述编码器中的感知野模块的第四个特征提取子模块的加法器对所述第三特征图进行残差连接，得到残差图，基于所述编码器中的感知野模块的第四个特征提取子模块的提取单元对所述残差图进行多尺度特征提取，得到第四特征图，基于所述第四特征图，得到优化后的特征图；基于解码器中的上采样层对所述优化后的特征图进行图像放大，得到放大图像，基于所述解码器中的门控多层感知器对所述放大图像进行注意力权重计算，得到目标图像的分割结果；所述门控多层感知器，包括：四个注意力机制单元和三个上采样层；一个上采样层连接两个注意力机制单元；其中，所述注意力机制单元，包括：注意力机制层、通道拼接层和卷积层；基于所述解码器中的门控多层感知器的第四个注意力机制单元的注意力机制层对所述放大图像和获取的第四特征图进行特征融合，得到融合的特征图像，基于所述通道拼接层对所述融合的特征图像进行拼接操作，得到第四融合拼接图像；基于所述解码器中的门控多层感知器的第三个注意力机制单元的注意力机制层对所述第四融合拼接图像和获取的第三特征图进行特征融合，得到融合的特征图像，基于所述通道拼接层对所述融合的特征图像进行拼接操作，得到第三融合拼接图像；基于所述解码器中的门控多层感知器的第二个注意力机制单元的注意力机制层对所述第三融合拼接图像和获取的第二特征图进行特征融合，得到融合的特征图像，基于所述通道拼接层对所述融合的特征图像进行拼接操作，得到第二融合拼接图像；基于所述解码器中的门控多层感知器的第一个注意力机制单元的注意力机制层对所述第二融合拼接图像和获取的第一特征图进行特征融合，得到融合的特征图像，基于所述通道拼接层对所述融合的特征图像进行拼接操作，得到第一融合拼接图像，基于所述卷积层对所述第一融合拼接图像进行处理，得到目标图像的分割结果。

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