[发明专利]一种基于对象掩码网络的形状感知实例分割方法在审
| 申请号： | 201710025896.2 | 申请日： | 2017-01-13 |
| 公开（公告）号： | CN106780536A | 公开（公告）日： | 2017-05-31 |
| 发明（设计）人： | 夏春秋 | 申请（专利权）人： | 深圳市唯特视科技有限公司 |
| 主分类号： | G06T7/143 | 分类号： | G06T7/143;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 518057 广东省深圳市高新技术产业园*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明中提出的一种基于对象掩码网络的形状感知实例分割方法，其主要内容包括形状感知分割预测和学习实例分割，其过程为，使用密集多值映射编码对对象的形状进行建模，对于框中的每个像素到对象边界的最小距离，通过逆距离变换将该多值图转换为二进制掩码来实现对象分割。使用区域网络来生成初始的包围框的建议；对每一个执行感兴趣区域来使特征变形，将结果传递给对象掩码网络并产生结果。通过将对象掩码网络集成到多级网络级联中来构造形状感知实例分割网络和多级形状感知实例分割网络，并通过端到端的方式训练它。本发明分割细致，精确度高，误差较小，将有助于完善和扩展现有图像分割的理论与方法，为图像分析与理解等应用提供实用工具。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 对象 掩码 网络 形状 感知 实例 分割 方法 | ||
【主权项】：
一种基于对象掩码网络的形状感知实例分割方法，其特征在于，主要包括形状感知分割预测(一)；学习实例分割(二)。
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