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摘要:
针对实例分割算法在进行轮廓收敛时,普遍存在目标遮挡增加轮廓处理的时间以及降低检测框的准确性的问题.本文提出一种实时实例分割的算法,在处理轮廓中增加段落匹配、目标聚合损失函数和边界系数模块.首先对初始轮廓进行分段处理,在每一个段落内进行分配局部地面真值点,实现更自然、快捷和平滑的变形路径.其次利用目标聚合损失函数和边界系数模块对存在目标遮挡的物体进行预测,给出准确的检测框.最后利用循环卷积与Snake模型对匹配过的轮廓进行收敛,对顶点进行迭代计算得到分割结果.本文算法在COCO、Cityscapes、Kins等多个数据集上进行评估,其中COCO数据集上取得32.6%mAP和36.3 f/s的结果,在精度与速度上取得最佳平衡.
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文献信息
篇名 实时实例分割的深度轮廓段落匹配算法
来源期刊 光电工程 学科 工学
关键词 实例分割 目标检测 Snake模型 目标遮挡 初始轮廓
年,卷(期) 2021,(11) 所属期刊栏目 科研论文|Article
研究方向 页码范围 20-31
页数 12页 分类号 TP391.4
字数 语种 中文
DOI 10.12086/oee.2021.210245
五维指标
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研究主题发展历程
节点文献
实例分割
目标检测
Snake模型
目标遮挡
初始轮廓
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
光电工程
月刊
1003-501X
51-1346/O4
大16开
四川省成都市双流350信箱
1974
chi
出版文献量(篇)
4776
总下载数(次)
5
总被引数(次)
44377
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
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