在计算机视觉领域，实例分割是一项重要且复杂的任务，旨在将图像中的每个物体实例分离并标记出来。FCIS（Fully Convolutional Instance Segmentation）是一种高效的实例分割方法，通过引入位置敏感得分图和实例聚合步骤，实现了高精度的分割效果。本文将详细介绍FCIS方法中的这两个关键组件。
位置敏感得分图是FCIS方法的核心组件之一。它利用了全卷积网络（FCN）的强大特征提取能力，通过特定设计的卷积层生成一系列位置敏感的分数图。这些分数图不仅包含了物体的类别信息，还包含了物体的空间位置信息。
具体来说，位置敏感得分图将每个物体实例划分为多个子区域（如左上角、右上角、左下角、右下角等），并为每个子区域生成一个分数图。这样，每个子区域的分数图都对该区域的特定位置特征进行了编码。通过组合这些分数图，可以准确地定位并分割出每个物体实例。
下面是位置敏感得分图生成的简要伪代码：
def generate_position_sensitive_score_maps(input_image):
# 使用全卷积网络提取特征
features = FCN(input_image)
# 生成位置敏感分数图
position_sensitive_maps = []
for region in ["top-left", "top-right", "bottom-left", "bottom-right"]:
score_map = ConvLayer(features, num_filters=num_classes, kernel_size=3, stride=1, padding=1, region=region)
position_sensitive_maps.append(score_map)
return position_sensitive_maps
在生成位置敏感得分图后，FCIS方法通过实例聚合步骤将这些分数图组合起来，形成最终的实例分割结果。实例聚合的核心思想是利用物体实例的空间连续性，将各个子区域的分数图进行合理的融合。
为了实现实例聚合，FCIS方法引入了一个实例级特征提取模块，该模块通过对位置敏感得分图进行加权求和，生成每个实例的分割掩码。加权的权重是基于物体实例的几何位置和形状特征进行计算的，确保了每个实例分割结果的准确性和鲁棒性。
以下是实例聚合的简要步骤：