单阶段实例分割——从局部到整体的网络结构研究综述     

周涛  石道宗  赵雅楠  张祥祥  杜玉虎  陆惠玲 《中国科技论文》2024,(2):131-142

单阶段实例分割是近年来深度学习领域的研究热点,其通过将目标检测和目标分割并行的方式实现图像的实例级分割,该方法目前已被广泛应用于图像目标分割领域。首先,阐述了单阶段实例分割基本原理。然后,从局部和整体2个方面对单阶段实例分割的网络结构进行梳理,在局部网络结构方面,从特征提取、特征融合、特征预测3个方面进行归纳,其中,在特征预测部分,按照有锚框到无锚框的思路对目标边界框的生成方式进行分类,按照全局掩膜到局部掩膜的思路对目标掩膜的表示方式进行分类,全局掩膜包括原型系数方法、目标位置方法和目标边界方法,局部掩膜包括目标轮廓方法、目标位置方法和目标特征方法;在整体网络结构方面,对22个主流的网络结构进行总结。接着,归纳了单阶段实例分割在医学图像分割、视频图像分割、遥感图像分割等应用领域的发展现状。最后,对单阶段实例分割的发展方向进行展望。  相似文献