【摘 要】
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实例分割是计算机视觉领域中重要且具有挑战性的研究方向之一。相较于语义分割（预测图像中每个像素的语义类别）和目标检测（预测图像中每个物体的类别和位置,位置以边界框的形式给出）,实例分割可定义为同时解决上述两种问题的方法,即需要区分相同类别的不同物体,同时对每个物体进行像素级别的分割。因此,实例分割在自动驾驶、安全监控、智能医疗等领域有着广泛的应用。目前,实例分割主要基于深度学习的方法,从而需要大规模
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实例分割是计算机视觉领域中重要且具有挑战性的研究方向之一。相较于语义分割（预测图像中每个像素的语义类别）和目标检测（预测图像中每个物体的类别和位置,位置以边界框的形式给出）,实例分割可定义为同时解决上述两种问题的方法,即需要区分相同类别的不同物体,同时对每个物体进行像素级别的分割。因此,实例分割在自动驾驶、安全监控、智能医疗等领域有着广泛的应用。目前,实例分割主要基于深度学习的方法,从而需要大规模的数据集。然而受限于现实中的各种条件,对大量无标签样本进行标注是很困难的,因此研究者们开始关注小样本学习。小样本学习可以从非常少的样本中学习到新的概念,从而减轻深度学习对大量样本的依赖。本文研究小样本实例分割:给予模型一张查询图像和少量支撑图像,模型可以根据支撑图像对查询图像中的同类别的物体进行实例分割。目前,小样本实例分割模型主要基于孪生神经网络,其中有两阶段的Siamese Mask R-CNN、Meta R-CNN和FGN,以及单阶段的YOLACT和FAPIS。为了进一步提高模型性能,本文在先检测后分割的两阶段小样本实例分割和直接进行分割的单阶段小样本实例分割这两个方向上进行研究,主要工作内容如下:1)本文提出了一个两阶段小样本实例分割模型。模型在第一阶段预测出可能存在物体的候选区域,在第二阶段对候选区域中的物体进行进一步的分类、边界框回归以及像素级分割（即对每个像素进行二分类,判断其是否属于该边界框内的物体）。本模型的主干网络为Res Net-50孪生神经网络,即使用共享权重的网络参数分别对查询图像和支撑图像进行特征提取。在第一阶段,本模型使用注意力机制使得RPN（Region Proposal Network）专注于支撑物体,提高预测候选区域的精准度。在第二阶段,利用余弦相似度分类物体的嵌入向量,并采用Circle Loss进行优化。该损失函数可以同时优化所有正样本和负样本,并对困难样本加权。同时,在支撑物体和查询图像中的每个像素之间建立联系,从而帮助网络对物体进行精细的像素级分割。2)本文提出了一个单阶段小样本实例分割模型。模型采用Res Net-50孪生神经网络为主干网络提取特征,并将图像分为若干个网格,同时通过FPN（Feature Pyramid Network）将不同尺寸的物体分离,最大程度地避免了同一网格中有多个物体。与上文中两阶段的小样本实例分割模型不同,本模型直接对图像中的物体进行全图像素级分割,并根据实例类别预测和实例掩码分割两个分支的特点及复杂度的不同,采取相对应的方法。在实例类别预测分支利用支撑图像的全局特征进行特征融合;在实例掩码分割分支引入图卷积进行关系推理,建立支撑图像与查询图像之间的关系。本文所提出的模型在COCO 2017验证集上与其他最新的小样本实例分割模型进行了全面的对比实验,其性能相较于其他模型有比较明显的提升。大量的消融实验保证了模型各个模块的有效性以及参数设置的必要性。可视化实验直观地展现了模型的训练过程和测试结果。
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