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面向复杂场景的实例分割模型设计与实现

一、引言

随着深度学习和计算机视觉技术的飞速发展，实例分割作为计算机视觉领域的一项重要任务，其应用场景越来越广泛。实例分割旨在将图像中的每个目标物体精确地分割出来，并为每个目标分配一个唯一的标签。在面对复杂场景时，如何设计并实现一个高效、准确的实例分割模型成为了一个重要的研究课题。本文将介绍一种面向复杂场景的实例分割模型的设计与实现。

二、模型设计

1.模型架构

本文所提出的实例分割模型采用了一种基于深度学习的全卷积网络（FCN）架构。模型主要由两个部分组成：特征提取器和实例分割器。特征提取器负责提取输入图像的多尺度特征，实例分割器则利用这些特征进行像素