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基于目标轮廓的实例分割方法
文献摘要：
实例分割的目的是使用像素级实例掩码对单个对象进行分类和定位,是计算机视觉中一项具有挑战性的任务,目前存在分割速度慢、小物体分割精度低、分割边缘不平滑等问题.针对以上问题,提出了基于目标轮廓的实例分割方法,一方面,对物体轮廓上的结点进行特征提取,在不受检测框影响的同时避免了对目标物体内部像素点进行处理,以达到加快分割速度的效果;另一方面,对图像采取渐进式分割处理,多层次地提取物体轮廓上的特征,并配以多尺度融合的特征处理方法,更好地提取上下文语义信息,减少特征丢失.实验结果表明,本文算法在Cityscapes和KINS数据集中平均分割精度分别达到了32.4％AP和32.0％AP,较目前许多优秀工作的分割精度都有所提升,在物体分割边缘的平滑程度以及贴合程度上均有更佳的处理效果.实验证明,基于目标轮廓的实例分割网络在实例分割任务中有较好的分割能力.
文献关键词：
目标检测;实例分割;轮廓变形;圆形卷积;多尺度融合;渐进式分割
中图分类号：
作者姓名：
孙劲光;王雪
作者机构：
辽宁工程技术大学电子与信息工程学院,辽宁葫芦岛125105
文献出处：
引用格式：
[1]孙劲光;王雪-.基于目标轮廓的实例分割方法)[J].液晶与显示,2022(04):519-529
A类：
渐进式分割,KINS,圆形卷积
B类：
目标轮廓,分割方法,像素级,掩码,计算机视觉,速度慢,割边,结点,受检,像素点,多尺度融合,特征处理,上下文语义,语义信息,Cityscapes,中平,平均分,AP,贴合程度,处理效果,实例分割网络,目标检测,轮廓变形
AB值：
0.295486
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