10.3969/j.issn.2095-2163.2023.09.003
基于Mask R-CNN和CEDN的人体实例分割方法
针对人体实例分割任务中Mask R-CNN方法对于边缘分割较差的问题,本文提出了一种结合轮廓检测算法CEDN进行改进的方法.首先,通过Mask R-CNN检测出背景中的人体实例掩码,通过区域填充获取到精细化人体实例分割结果的方法.首先,通过Mask R-CNN检测出背景中的人体实例掩码;其次,利用轮廓检测算法得到精细化人体轮廓,再通过改进的区域填充算法填充出人体分割掩码,从而提高人体分割精度.在LSP数据集上进行验证,本算法相较Mask R-CNN准确率提高了 4%,召回率提高了 8%.算法有效的改进了Mask R-CNN的分割结果,改善了人体分割边缘较差的问题,进一步提升了人体分割的精度.
人体实例分割、Mask R-CNN、CEDN
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TP391(计算技术、计算机技术)
2023-10-08(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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