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FIR-YOLACT:Fusion of ICIoU and Res2Net for YOLACT on real-time vehicle Instance Segmentation

Computers, Materials & Continua 2023年第12期77卷 3551-3572页

作者： Wen Dong Ziyan Liu Mo Yang Ying Wu College of Big Data and Information Engineering Guizhou UniversityGuiyang550025China The State Key Laboratory of Public Big Data Guizhou UniversityGuiyang550025China

Autonomous driving technology has made a lot of outstanding achievements with deep learning,and the vehicle detection and classification algorithm has become one of the critical technologies of autonomous driving systems.The vehicle instance segmentation can perform instance-level semantic parsing of vehicle information,which is more accurate and reliable than object detection.However,the existing instance segmentation algorithms still have the problems of poor mask prediction accuracy and low detection speed.Therefore,this paper proposes an advanced real-time instance segmentation model named FIR-YOLACT,which fuses the ICIoU(Improved Complete Intersection over Union)and Res2Net for the YOLACT algorithm.Specifically,the ICIoU function can effectively solve the degradation problem of the original CIoU loss function,and improve the training convergence speed and detection accuracy.The Res2Net module fused with the ECA(Efficient Channel Attention)Net is added to the model’s backbone network,which improves the multi-scale detection capability and mask prediction accuracy.Furthermore,the Cluster NMS(Non-Maximum Suppression)algorithm is introduced in the model’s bounding box regression to enhance the performance of detecting similarly occluded objects.The experimental results demonstrate the superiority of FIR-YOLACT to the based methods and the effectiveness of all components.The processing speed reaches 28 FPS,which meets the demands of real-time vehicle instance segmentation.

关键词： Instance segmentation real-time vehicle detection YOLACT Res2Net ICIoU

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