改进Mask RCNN算法及其在行人实例分割中的应用

来源：计算机工程杂志2021年第6期北京时间：

作者：音松, 陈雪云, 贝学宇

单位：广西大学 电气工程学院, 南宁 530004

摘要：Mask RCNN算法在特征提取过程中存在语义信息丢失的问题，而自然场景中的行人具有姿态不同、遮挡和背景复杂等特点，导致算法应用于行人实例分割时检测准确性较差。对此，提出一种改进的Mask RCNN算法。在Mask RCNN网络的Mask分支中增加串联特征金字塔网络（CFPN）模块，对网络生成的多层特征进行融合，充分利用不同特征层的语义信息。在此基础上，执行RoI Align操作生成行人掩膜。仿照COCO数据集，从生活场景中拍摄1 000张图片，自建一个新的行人数据集。基于该数据集的实验结果表明，改进算法较原算法具有更高的检测精确率。

关键词：行人实例分割,Mask RCNN算法,特征融合,目标检测,串联特征金字塔网络