文献类型：期刊文章

作　　者：范登平[1] 季葛鹏[2] 秦雪彬[3] 程明明[1]

Deng-Ping FAN;Ge-Peng JI;Xuebin QIN;Ming-Ming CHENG(College of Computer Science,Nankai University,Tianjin 300350,China;School of Computer Science,Wuhan University,Wuhan 430070,China;Department of Computing Science,Faculty of Science,University of Alberta,Edmonton T6G 2R3,Canada)

机构地区：[1]南开大学计算机学院,天津300350,中国 [2]武汉大学计算机学院,武汉430070,中国 [3]Department of Computing Science,Faculty of Science,University of Alberta,Edmonton T6G 2R3,Canada

出　　处：《中国科学：信息科学》

基　　金：新一代人工智能重大项目(批准号:2018AAA0100400);国家自然科学基金优秀青年科学基金项目(批准号:61922046);教育部指导高校科技创新规划项目;南开大学中央高校基本科研业务费专项资金项目(批准号:63201169)资助。

年　　份：2021

卷　　号：51

期　　号：9

起止页码：1475-1489

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2020、CSCD、CSCD2021_2022、JST、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：物体分割技术是计算机视觉中的研究热点,在多个领域都有广泛的应用.本文从人类视觉系统对场景中的全局信息和局部细节非常敏感的角度出发,设计了一种新颖、高效且易于计算的增强匹配标准(Eξ)来评估物体分割模型的性能.Eξ将局部像素值与全局平均值有机结合,以便评估分割结果与标准结果在图像级和像素级的相似度.在国际主流的4个公开数据集上的大量实验表明,Eξ在多个方面,如应用关联度、随机偏好度、噪声偏好度、感知度上相比现有广泛采纳的评价标准(IoU和Fβ)均有大幅相对提升.通过利用加权二值交叉熵损失函数、本文的增强匹配损失函数以及加权交并比损失函数,本文进一步设计了一套组合损失函数(Hybrid-Eloss)来促进网络学习到像素级、对象级和图像级的分割特征.定性和定量的结果表明,在3个不同领域的分割任务中使用这一组合损失函数能够进一步提高物体分割的精度.

关 键 词：物体分割技术  评价标准  视觉感知 增强匹配标准  损失函数

分 类 号：TP391.41]