精细目标分割
计算机视觉与模式识别
2020-12-15 v1
摘要
与针对低分辨率图像的常规图像分割任务相比，更高分辨率的精细图像分割受到的关注少得多。在本文中，我们提出并研究了一项称为精细目标分割（MOS）的任务，其重点是在高分辨率图像（例如2k-4k）中分割具有精细形状的明确前景目标。为此，我们提出了MeticulousNet，其利用专用解码器来捕捉目标边界细节。具体而言，我们设计了分层逐点细化（HierPR）模块以更好地描绘目标边界，并将解码过程重新表述为目标掩码从粗到细的递归细化。为评估目标边界附近的分割质量，我们提出了考虑掩码覆盖率和边界精度的精细度质量（MQ）分数。此外，我们收集了一个包含600张具有复杂目标的高质量图像的MOS基准数据集。我们提供了全面的实证证据，表明MeticulousNet能够揭示像素级精确的分割边界，并且在高分辨率目标分割任务上优于最先进的方法。
引用
@article{arxiv.2012.07181,
title = {Meticulous Object Segmentation},
author = {Chenglin Yang and Yilin Wang and Jianming Zhang and He Zhang and Zhe Lin and Alan Yuille},
journal= {arXiv preprint arXiv:2012.07181},
year = {2020}
}