基于2D循环卷积和难度敏感轮廓交并比损失的Deep Snake

作者：李豪; 袁广林^*; 李从利; 秦晓燕; 朱虹

来源：模式识别与人工智能, 2021, 34(11): 1004-1016.

DOI：10.16451/j.cnki.issn1003-6059.202111004

• 实例分割
• 深度主动轮廓
• 循环卷积
• 难度敏感
• 轮廓交并比损失

Deep Snake端到端地变形初始目标框到目标轮廓,能提升实例分割的性能,但存在对初始目标框敏感和轮廓参数独立回归的问题.因此文中提出基于2D循环卷积和难度敏感轮廓交并比损失的Deep Snake.首先,基于轮廓的空间上下文信息设计2D循环卷积,解决对初始目标框敏感的问题.然后,基于定积分的几何意义与样本难易度提出难度敏感轮廓交并比损失函数,将轮廓参数进行整体回归.最后,利用2D循环卷积和难度敏感轮廓交并比损失函数完成实例分割.在Cityscapes、Kins、Sbd数据集上的实验证明文中方法的实例分割精度较优.

• 单位
  中国人民解放军陆军炮兵防空兵学院