SCG: Saliency and Contour Guided Salient Instance Segmentation

人工智能 计算机科学 分割 突出 模式识别(心理学) 杠杆(统计) 计算机视觉 图像分割 特征(语言学) 背景(考古学) 像素 保险丝(电气) 生物 电气工程 工程类 哲学 古生物学 语言学
作者
Nian Liu,Wangbo Zhao,Ling Shao,Junwei Han
出处
期刊:IEEE transactions on image processing [Institute of Electrical and Electronics Engineers]
卷期号:30: 5862-5874 被引量:11
标识
DOI:10.1109/tip.2021.3088282
摘要

Different from conventional instance segmentation, salient instance segmentation (SIS) faces two difficulties. The first is that it involves segmenting salient instances only while ignoring background, and the second is that it targets generic object instances without pre-defined object categories. In this paper, based on the state-of-the-art Mask R-CNN model, we propose to leverage complementary saliency and contour information to handle these two challenges. We first improve Mask R-CNN by introducing an interleaved execution strategy and proposing a novel mask head network to incorporate global context within each RoI. Then we add two branches to Mask R-CNN for saliency and contour detection, respectively. We fuse the Mask R-CNN features with the saliency and contour features, where the former supply pixel-wise saliency information to help with identifying salient regions and the latter provide a generic object contour prior to help detect and segment generic objects. We also propose a novel multiscale global attention model to generate attentive global features from multiscale representative features for feature fusion. Experimental results demonstrate that all our proposed model components can improve SIS performance. Finally, our overall model outperforms state-of-the-art SIS methods and Mask R-CNN by more than 6% and 3%, respectively. By using additional multitask training data, we can further improve the model performance on the ILSO dataset.
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