인스턴스 분할의 목적은 픽셀 단위 인스턴스 마스크를 사용하여 단일 객체를 분류하고 위치를 지정하는 것으로, 컴퓨터 비전에서 도전적인 작업입니다. 현재 분할 속도 저하, 작은 객체 분할 정확도 낮음, 분할 경계 불규칙 등 문제점이 존재합니다. 이러한 문제들을 해결하기 위해 목표 윤곽 기반 인스턴스 분할 방법이 제안되었습니다. 한편으로는 객체 윤곽 상의 노드에서 특징을 추출하여 감지 박스의 영향을 받지 않으면서 목표 객체 내부 픽셀 처리 없이 분할 속도 향상을 도모하고, 다른 한편으로는 점진적 분할 처리를 통해 다층적으로 객체 윤곽 상 특징을 추출하고 다중 스케일 융합 특징 처리 방법을 적용하여 문맥 의미 정보를 더 잘 추출하고 특징 손실을 줄입니다. 실험 결과 본 논문의 알고리즘은 Cityscapes와 KINS 데이터셋에서 평균 분할 정밀도가 각각 32.4%AP와 32.0%AP에 달하며, 현재 많은 우수 연구들의 분할 정밀도를 능가하였고, 객체 분할 경계의 매끄러움 및 밀착도에서도 우수한 처리 효과를 보였습니다. 실험을 통해 목표 윤곽 기반 인스턴스 분할 네트워크가 인스턴스 분할 작업에서 우수한 분할 능력을 가짐을 입증하였습니다.

목표 탐지;인스턴스 분할;윤곽 변형;원형 합성곱;다중 스케일 융합;점진적 분할