【摘 要】
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基于图像轮廓的实例分割方利用少量轮廓顶点来表示物体，有效减少了算法的参数量，提高了算法的运行效率，但这也导致算法在精度方面不如传统的逐像素处理的分割算法，获得的分割结果质量差。为提升算法的准确性，文中提出了一种基于图像轮廓结合注意力机制的实例分割模型（Attend the Contour snake，AC-snake）。模型的具体方法为：在主干网络中加入改进的大卷积核（Largekernel+）以
【机 构】
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上海理工大学光电信息与计算机工程学院
【基金项目】
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上海市科委科技行动计划（20DZ2308700）；
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基于图像轮廓的实例分割方利用少量轮廓顶点来表示物体，有效减少了算法的参数量，提高了算法的运行效率，但这也导致算法在精度方面不如传统的逐像素处理的分割算法，获得的分割结果质量差。为提升算法的准确性，文中提出了一种基于图像轮廓结合注意力机制的实例分割模型（Attend the Contour snake，AC-snake）。模型的具体方法为：在主干网络中加入改进的大卷积核（Largekernel+）以此提升模型的感受野，提取更加丰富的特征信息；改进轮廓顶点变形阶段的网络结构，结合双通道注意力模块（Dual Channel attention，DC-attentio）加强轮廓顶点的有效信息，减少训练网络中的无效参数，提升检测精度和训练速度。实验结果表明，文中提出的AC-snake模型在改进的模型在Cityscapes验证数据集相较于原始模型，在精度方面提高了1.1%。
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