動的地物目標と背景特徴間の類似性および弱い境界認識不足による分割精度低下の問題に対処するために、境界事前選択の明示的選択、空間-チャネル動的補完的集約、二重ドメイン下サンプリング高周波補償を含む特徴モデリング経路を構築し、境界誘導選択と特徴集約を用いたドローン航拍動的目標インスタンス分割手法を提案した。まず、多スケール境界誘導選択認識モジュールを設計し、多スケール特徴と局所平均間の残差応答を境界事前情報として境界応答マップを生成し、さらに二重ドメイン選択メカニズムによりモデルの動的目標の弱い境界情報認識能力を強化した。次に、チャネルシャッフル機構を用いた適応的特徴集約モジュールを構築し、チャネルレベルの相互作用を実現してグループ間セマンティック情報を活性化するとともに、動的畳み込みおよび深層動的畳み込みにより適応的に抽出された空間セマンティック情報とチャネル補完的詳細特徴を集約し、特徴応答度を向上させて目標間特徴類似性の問題を解決した。最後に、通常の畳み込みによる多スケール空間情報抽出の制約を克服するために、二重ドメイン下サンプリング適応モジュールを設計し、二経路で抽出された階層特徴情報を融合して多スケール情報の適応集約と特徴強化を実現した。実験結果により、本論文で提案した境界誘導選択と特徴集約を用いたドローン航拍動的目標インスタンス分割モデルは、mAP50-95およびmAP50の分割精度がそれぞれ51.8％および84.3％に達し、ベースモデルと比較して5.1％および4.6％向上し、Jetson Nano B01モバイル開発プラットフォームにモデルを展開して動的地物目標の分割を実現可能であることを示した。

インスタンス分割; 動的目標; 境界誘導選択; 適応的特徴集約; モデル展開