技术摘要：
本申请公开了一种图像分割方法、装置、电子设备和可读存储介质，该方法包括：获取待检测图像；将待检测图像输入预置的CNN分割网络，通过CNN分割网络至少获得第一特征图和第二特征图，第一特征图和第二特征图输出自CNN分割网络中不同的卷积层；将第一特征图和第二特征图  全部
背景技术：
工业领域的故障或缺陷部件检测一直是人们普遍关注的问题。传统的故障检测主 要依赖于人工方式，具有效率低，误检率高等缺点。近些年来随着工业4.0时代的到来和深 度学习的广泛应用，利用深度学习方式进行故障检测逐渐成为了主流方式。工业部件故障 检测的一个主要需求是精确定位出故障区域。如图5所示为一个故障部件的实例图，图6所 示为该故障部件故障区域的标定图，根据图可明显看出故障区域具体位置和形状。 目前主流的图像分割网络，如FCN(Fully  Convolutional  Networks  for  Semantic  Segmentation，全卷积语义分割网络)、U-Net(U-Net:Convolutional  Networks  for  Biomedical  Image  Segmentation，U形卷积语义分割网络)等，在进行图像分割的时， 存在边界不清晰，丢失微小目标等问题，如图7～图9所示。图7～图9的左侧图像为采用分割 网络的分割结果，右侧为标注的真实标定(ground  truth)，对比上述左右两侧图像，可以发 现现有的图像分割网络的分割结果存在分割模糊、故障的位置和边界形状不够准确以及丢 失微小目标等问题。
技术实现要素：
鉴于上述问题，提出了本申请以便提供一种克服上述问题或者至少部分地解决上 述问题的图像分割方法、装置、电子设备和可读存储介质。 依据本申请的一个方面，提供了一种图像分割方法，所述方法包括： 获取待检测图像； 将待检测图像输入预置的CNN分割网络，通过所述CNN分割网络至少获得第一特征 图和第二特征图，所述第一特征图和所述第二特征图输出自所述CNN分割网络中不同的卷 积层； 将所述第一特征图和所述第二特征图分别输入到预置的基于注意力机制的LSTM 分割网络中，从而得到图像分割结果。 可选的，所述通过所述CNN分割网络获得第一特征图和第二特征图包括： 通过所述CNN分割网络中至少三个卷积层运算后获得包括高维简化信息的第一特 征图； 通过所述CNN分割网络在前的若干个卷积层运算后获得包括低维记忆信息的第二 特征图。 可选的，所述预置的基于注意力机制的LSTM分割网络的确定步骤包括： 分别确定第一注意力函数和第二注意力函数； 将所述第一特征图通过所述第一注意力函数运算后输入到LSTM单元； 4 CN 111598844 A 说　明　书 2/9 页 将所述第二特征图通过所述第二注意力函数运算后也输入到LSTM单元。 可选的，所述将所述第一特征图通过所述第一注意力函数运算后输入到LSTM单元 包括： 将前一LSTM单元的隐藏层的输出通过所述第一注意力函数中的门函数后，与第一 特征图相乘，然后将相乘的结果输入到下一LSTM单元。 可选的，所述将所述第二特征图通过所述第二注意力函数运算后也输入到LSTM单 元： 将前一LSTM单元的输出通过第二注意力函数中的门函数后，与第二特征图相乘， 然后将相乘的结果也输入到下一LSTM单元。 可选的，所述门函数为Sigmoid函数，所述相乘的运算为点积运算。 可选的，所述待检测图像为二维图像，所述CNN分割网络和所述基于注意力机制的 LSTM分割网络中的卷积运算为二维运算。 依据本申请的另一方面，提供了一种图像检测装置，所述装置包括： 获取单元，适于获取待检测图像； 卷积单元，适于将待检测图像输入预置的CNN分割网络，通过所述CNN分割网络至 少获得第一特征图和第二特征图，所述第一特征图和所述第二特征图输出自所述CNN分割 网络中不同的卷积层； 分割单元，适于将所述第一特征图和所述第二特征图分别输入到预置的基于注意 力机制的LSTM分割网络中，从而得到图像分割结果。 依据本申请的又一方面，提供了一种电子设备，包括：处理器；以及被安排成存储 计算机可执行指令的存储器，所述可执行指令在被执行时使所述处理器执行如上述任一所 述的方法。 依据本申请的再一方面，提供了一种计算机可读存储介质，其中，所述计算机可读 存储介质存储一个或多个程序，所述一个或多个程序当被处理器执行时，实现如上述任一 所述的方法。 由上述可知，本申请公开的技术方案，通过获取待检测图像，利用CNN的语义分割 网络确定出至少两组特征图，然后针对上述各特征图利用基于注意力机制的LSTM分割网络 分割出故障区域等操作，解决了现有分割网络中存在的分割模糊、故障的位置和边界形状 不够准确以及丢失微小目标等问题，提高了故障检测与分割的效率与精度。 上述说明仅是本申请技术方案的概述，为了能够更清楚了解本申请的技术手段， 而可依照说明书的内容予以实施，并且为了让本申请的上述和其它目的、特征和优点能够 更明显易懂，以下特举本申请的