PolyTransform：用于实例分割的深度多边形Transformer

本文提出了一种名为PolyTransform的新颖实例分割算法，该算法通过融合主流分割方法与现代基于多边形的方法的优势，生成精确且几何形状保持良好的分割掩码。具体而言，我们首先利用分割网络生成实例掩码，随后将这些掩码转换为一组多边形，并将其输入到一个变形网络中，该网络对多边形进行形变操作，使其更精确地贴合物体边界。在具有挑战性的Cityscapes数据集上的实验表明，PolyTransform显著提升了骨干实例分割网络的性能，并在Cityscapes测试集排行榜上位列第一。此外，我们在交互式标注场景中也取得了令人瞩目的性能提升。相关代码已开源，地址为：https://github.com/uber-research/PolyTransform。