AI百宝箱新功能：如何解决影像实例分割裂缝问题

实例分割问题

在进行物体图像处理的时候，等级从低到高是对物体的分类、识别、语义分割、实例分割，按照想要的结果进行相应的操作。相比于其他实例分割，Mask R-CNN分割效果好一点，因此在进行实例分割优先采用了这个框架。但是在传统的分割的情况下，一般的图像和标签都是标量，当遇到矢量的时候，由于矢量里面含有大量有用的信息，如图像坐标，此时不能按照传统的方法来解决问题，然而矢量信息进行识别的时候给我们造成很大的困难。

进行农田进行实例分割后的，从图上可以看出，分割的效果基本都完成了，特别在一些小的田块都分割出来了。然而细心可以看出来，出现合成缝隙和有些田块重叠得到问题，出现这个问题的原因市因为最后的结果由每个小的田块进行合并的，因矢量特殊问题，导致判断的出现误差，形成一个裂缝，还缺失了一些分割的田块。

对于这样矢量的问题，解决的办法就是对每个瓦片图进行增加图像的尺寸，然后进行处理，可能看到某些重叠的，并不是因为这个情形下出现的问题，是预测的样本有限，造成的过拟合，可以适当的增加样本数目、惩罚参数调节等方法解决此类问题。

以下就是解决问题的步骤：

第一步：

鉴于边界出现模糊问题，利用增加的后的小块图片后的大小进行计算得到左上角的对应坐标和对应的分辨率，然后计算出整个原图方块四个位置的坐标。下图为其中一个方块和对应的线框，实际中线框比这个原图小，展示的图片为进行操作后的效果图。

此后得到我们剪裁和原图大小的模块，得到的预测某个模块的效果图如下：

得到每个小的方块的边框的四个点的坐标，进行合成最后的效果图如下：

第二步：

利用合成的线框和单个图像的边界进行计算得到结果，判断相邻唯一的分割块是否为同一个模块，如果是就进行合并，如果不是就分离，在此过程中对内部不进行操作。最后对操作的结果就行合并，达到我们最终想要的结果。

总结和思考

我们最终解决进行实例分割的时候出现的问题，这个问题并不是只对农田起作用。这个可以泛化就行矢量标签都会遇到此类的问题，进而可以很好的解决。此外，这样的问题可以用于任何不可分割的实例分割，如建筑物等。这类处理结果方法都在极海的AI百宝箱中，希望有兴趣的读者可以去看看AI百宝箱。