基于边缘信息增强的图像实例检测分割模型构建方法

本发明属于图像实例检测分割技术领域，公开了一种基于边缘信息增强的图像实例检测分割模型构建方法，包括：采用数据集训练实例检测分割网络，得到实例检测分割模型；实例检测分割网络包括：特征提取模块，用于提取每个输入样本图像不同尺度的高、低分辨率特征图，构成特征金字塔；边缘信息增模块，对输入样本图像进行边缘信息增强，得到边缘信息增强的特征图；多尺度特征融合模块，用于将边缘信息增强的特征图以及特征金字塔中的其他特征图进行多尺度自适应融合，得到融合后的特征图；预测模块，用于基于融合后的特征图进行目标的实例类别预测、实例的边界框位置预测，以及二值掩模预测。本发明能够提升图像实例检测分割的准确度。