基于软硬注意力的单阶段高质量实例分割研究.docx

基于软硬注意力的单阶段高质量实例分割研究

一、引言

近年来，实例分割任务在计算机视觉领域受到越来越多的关注。这一技术能够在复杂的场景中精确地识别和分割出各个目标的轮廓和边缘，广泛应用于自动驾驶、安防监控、医疗图像处理等多个领域。为了解决传统实例分割方法中存在的计算复杂度高、分割精度低等问题，本文提出了一种基于软硬注意力的单阶段高质量实例分割方法。

二、相关工作

在实例分割领域，传统的两阶段方法如MaskR-CNN通过首先识别出目标位置，然后进行掩膜预测的方式进行实例分割。然而，这种方法的计算复杂度较高，难以满足实时处理的需求。为了提高效率和精度，学者们尝试在模型中加入注意力机制。其中，软注意