iShape : Une première étape vers la segmentation d'instances de formes irrégulières

Dans cet article, nous introduisons un nouveau jeu de données destiné à promouvoir l’étude de la segmentation d’instances pour des objets aux formes irrégulières. Notre observation principale est que, bien que des objets aux formes irrégulières soient courants dans la vie quotidienne et dans les scénarios industriels, ils ont reçu peu d’attention dans le domaine de la segmentation d’instances en raison du manque de jeux de données adaptés. Pour combler cet écart, nous proposons iShape, un jeu de données dédié à la segmentation d’instances pour objets aux formes irrégulières. iShape comprend six sous-jeux de données, dont un réel et cinq synthétiques, chacun représentant une scène typique d’objets aux formes irrégulières. Contrairement à la plupart des jeux de données existants dédiés aux objets réguliers, iShape présente plusieurs caractéristiques qui défient les algorithmes actuels de segmentation d’instances, telles que des superpositions importantes entre les boîtes englobantes des instances, des rapports d’aspect extrêmes, ainsi qu’un grand nombre de composantes connexes par instance. Nous évaluons plusieurs méthodes populaires de segmentation d’instances sur iShape et constatons une chute marquée de leurs performances. Par conséquent, nous proposons un algorithme de segmentation d’instances basé sur l’affinité, appelé ASIS, en tant que nouvelle base plus robuste. ASIS combine explicitement perception et raisonnement pour résoudre le problème de la segmentation d’instances d’objets aux formes arbitraires, y compris les objets irréguliers. Les résultats expérimentaux montrent que ASIS surpassent l’état de l’art sur iShape. Le jeu de données et le code source sont disponibles à l’adresse suivante : https://ishape.github.io