Цель сегментации экземпляров — классификация и локализация отдельных объектов с использованием масок экземпляров на уровне пикселей, что является сложной задачей в компьютерном зрении. В настоящее время существуют проблемы медленной скорости сегментации, низкой точности сегментации мелких объектов и неровных границ сегментации. Для решения вышеуказанных проблем предложен метод сегментации экземпляров, основанный на контуре цели. С одной стороны, извлекаются признаки узлов на контуре объекта, что позволяет ускорить сегментацию, избегая обработки пикселей внутри объекта и не влияя на ограничивающий прямоугольник; с другой стороны, применяется поэтапная сегментация изображения с многоуровневым извлечением признаков с контура объекта и использованием метода мульти-масштабного слияния признаков для лучшего извлечения контекстной семантической информации и уменьшения потери признаков. Результаты экспериментов показывают, что алгоритм данной работы достигает в среднем точности сегментации 32,4% AP и 32,0% AP на наборах данных Cityscapes и KINS соответственно, превосходя многие современные отличные работы, с улучшенной гладкостью и соответствием краев сегментации объектов. Эксперименты подтверждают, что сеть сегментации экземпляров, основанная на контуре цели, обладает хорошими сегментирующими способностями в задаче сегментации экземпляров.

Обнаружение объектов;сегментация экземпляров;деформация контура;круговая свертка;мульти-масштабное слияние;поэтапная сегментация