一种基于图注意力边缘回归的遮挡实例分割方法

本发明公开了一种基于图注意力边缘回归的遮挡实例分割方法，属于计算机视觉领域，包括：使用DLA网络对需要检测的图像进行特征提取并聚合多尺度特征获得具有较强语义信息的特征图；对特征图采用多任务头分别预测像素分类的边缘图、中心点热度图、边缘点坐标偏移；通过中心点和对应边缘点坐标偏移量计算得到边缘点坐标，基于聚合后的特征图进行双线性采样，同时使用点分类模块来采用全局的特征信息进行像素分类；将边缘点的特征向量及分类概率进行拼接，使用遮挡图注意力模块来对稀疏边缘点特征向量进行增强；将增强后的特征向量送入点回归模块中进行迭代回归，达到指定迭代次数后输出最终迭代结果。本发明能够大幅提升遮挡实例分割的精度。