【摘 要】
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实例分割是计算机视觉的重要分支,它在无人驾驶、卫星导航、医疗影像等领域有着广泛的应用。实例分割的主要目的是将输入图像中的目标检测出来,并对每个目标的像素分配不同的标签。随着深度学习技术的发展,人们纷纷开始转向使用卷积神经网络实现实例分割任务。例如比较经典的Mask R-CNN模型,该模型首先利用残差网络和特征值金字塔进行特征提取,并生成推荐区域,其次使用全连接网络对推荐区域中的目标物体进行分类和定
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实例分割是计算机视觉的重要分支,它在无人驾驶、卫星导航、医疗影像等领域有着广泛的应用。实例分割的主要目的是将输入图像中的目标检测出来,并对每个目标的像素分配不同的标签。随着深度学习技术的发展,人们纷纷开始转向使用卷积神经网络实现实例分割任务。例如比较经典的Mask R-CNN模型,该模型首先利用残差网络和特征值金字塔进行特征提取,并生成推荐区域,其次使用全连接网络对推荐区域中的目标物体进行分类和定位,同时使用全卷积网络（FCN）对目标物体的像素进行分割,是一个使用广泛,效果良好的二阶段实例分割算法。但是该方法也存在一定的局限性,比如FCN对目标物体的边缘进行分割时受到特征值的感受野相似并且每个特征值单独进行分类的限制,无法很好的进行区分,导致分割的精度很难进一步提高。针对此问题本文以Mask R-CNN模型为基础,利用小波变换的方法把实例掩膜中相邻像素间的相关性信息融合到小波系数之中,并在掩模分支后面增加全连接层对小波系数进行训练。同时,由于多数图像存在不止一个需要改造的实例掩模,因此本文基于tensorflow框架和numpy框架编写了可以同时对多个掩模进行处理的小波变换函数和小波逆变换函数。经过试验表明改造后模型的分割精度较原模型有一定程度的提高,并且掩模分支的浮点运算次数略低于原始模型,保证了模型的运行效率。
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