فصل الكائنات البارزة على مستوى المثال

شهد اكتشاف البارزة في الصور تقدماً سريعاً مؤخراً بفضل الشبكات العصبية التلافيفية العميقة. ومع ذلك، لا توجد أي من الأساليب الحالية قادرة على تحديد نماذج الأشياء في المناطق البارزة المكتشفة. في هذا البحث، نقدم طريقة تقسيم للنماذج البارزة التي تنتج قناع بارز مع ملصقات خاصة بنماذج الأشياء المختلفة لصورة مدخلة. تتكون طريقتنا من ثلاث خطوات: تقدير خريطة البارزة، اكتشاف حدود الأشياء البارزة وتحديد نماذج الأشياء البارزة. بالنسبة للخطوتين الأولى والثانية، نقترح شبكة تعديل متعددة المقاييس للبارزة، والتي تولد أقنعة ذات جودة عالية للمناطق البارزة وحدود الأشياء البارزة. بمجرد دمجها مع مجموعة تجميعية متعددة المقاييس وإطار عمل الأمثلية الفرعية القائمة على الخريطة (MAP)، يمكن لطريقتنا إنتاج نتائج تقسيم نموذجي للأجسام البارزة واعدة للغاية. لتعزيز البحث والتقييم الأكثر تقدماً في تقسيم النموذج البارز، قمنا أيضاً ببناء قاعدة بيانات جديدة تتضمن 1000 صورة وملاحظات بيكسلية لنماذج الأجسام البارزة فيها. تظهر النتائج التجريبية أن الطريقة المقترحة لدينا قادرة على تحقيق أداء رائد على جميع المعايير العامة لاكتشاف المناطق البارزة وكذلك على قاعدة البيانات الجديدة الخاصة بنا لتقسيم النموذج البارز.