【摘 要】
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大多数先进的基于深度学习的图像分割算法缺乏结合图像上下文关系的能力，忽略了上下文信息对分割轮廓的作用及影响，使得算法性能的提升有所局限，为此本文提出了一种基于轮廓的图像分割方法，它利用一种渐进式动态图网络进行轮廓的变形。具体地，本文根据目标轮廓的拓扑结构，在轮廓上采样顶点将其转变成一个动态图，通过扩散目标点的上下文信息进行推理学习，并积累历史的学习经验来进行轮廓图的动态更新，本文通过一种端到端的方
【基金项目】
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国家自然科学基金（No.61972204，61772276）； 江苏省自然科学基金（No.BK20191283，BK20190019）；
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大多数先进的基于深度学习的图像分割算法缺乏结合图像上下文关系的能力，忽略了上下文信息对分割轮廓的作用及影响，使得算法性能的提升有所局限，为此本文提出了一种基于轮廓的图像分割方法，它利用一种渐进式动态图网络进行轮廓的变形。具体地，本文根据目标轮廓的拓扑结构，在轮廓上采样顶点将其转变成一个动态图，通过扩散目标点的上下文信息进行推理学习，并积累历史的学习经验来进行轮廓图的动态更新，本文通过一种端到端的方式进行图的更新和目标位置的预测，并将其封装成一个闭环的学习过程。本文方法在Cityscapes、KINS、SBD数据集上进行了测试，验证了该方法在实时实例分割上的有效性和实时性。具体地，在Cityscapes和SBD数据集上分别达到了最好的性能34.4% AP和55.3% AP，在KINS数据集上也达到了30.5% AP的性能，实现了很好的分割拟合效果，相比于Deep Snake模型，其分割轮廓与目标真实边界更加拟合且轮廓线更加平滑。此外，就运行速度而言，动态图模型在三个数据集上也达到了最好的结果，分别为3.8FPS、7.6FPS和13.1FPS，比Deep Snake模型的运行速度平均提升了0.5FPS。
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