基于Fastformer和自监督对比学习的实例分割算法

高榕; 沈加伟; 邵雄凯; 吴歆韵

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基于Fastformer和自监督对比学习的实例分割算法

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针对现有的实例分割算法对有遮挡以及模糊实例检测精度低、掩码较粗糙以及泛化能力弱的问题,提出一种基于Fastformer和自监督对比学习的实例分割算法。首先,在特征提取网络之后加入基于加性注意力的Fastformer模块,并对每一层特征图中的像素点之间的相互关系进行深入建模,以提高算法对特征图全局信息的提取能力;其次,受自监督学习启发,加入自监督对比学习模块对图像中的实例进行自监督对比学习,以提高算法对图像的理解能力,从而改善在噪声干扰较多的环境下的分割效果。在Cityscapes和COCO2017数据集上的实验结果表明,相较于近期经典的实例分割算法SOLOv2(Segmenting Objects by LOcations v2),所提算法的平均精度均值(mAP)分别提高了3.1和2.5个百分点,并在实时性和精度之间达到较好的平衡,在比较复杂的场景实例分割中具有较好的鲁棒性。

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来源
《计算机应用》 |2023年第4期|1062-1070|共9页
作者
高榕; 沈加伟; 邵雄凯; 吴歆韵;
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作者单位

湖北工业大学计算机学院;

计算机软件新技术国家重点实验室(南京大学);

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类 T391.4;
关键词
实例分割; 特征提取; Fastformer; 加性注意力; 自监督对比学习;

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