一种图像区域分割模型训练方法、分割方法和装置

摘要

本申请实施例公开了一种基于人工智能的图像区域分割模型训练方法、分割方法及装置。在模型训练过程中，获取包括至少一个样本图像的样本图像集合，样本图像具有第一标注信息，该第一标注信息为可以是图像级等粒度较大的标注信息。针对样本图像集合中每个样本图像，分别生成样本图像对应的图结构数据，图结构数据中每个顶点包括样本图像中至少一个像素点。通过图卷积网络模型，根据图结构数据和第一标注信息确定顶点的第二标注信息，第二标注信息的粒度小于第一标注信息的粒度。由于顶点实际上是超像素点，第二标注信息是超像素级的标注，在训练过程中，由于像素级标注的干预可以实现较强监督，提高模型的精确性，进而提高图像分割的精确性。