Para resolver o problema da extração insuficiente de características de borda de objetos de instância na segmentação panorâmica, que leva à falha na segmentação dos limites do objeto, propõe-se uma inovadora rede de segmentação panorâmica com aprendizado profundo em cadeia de características de instância. Essa rede é composta por unidades básicas em cadeia que, de acordo com o método de processamento das informações de características, dividem-se em cadeia de preservação de características e cadeia de aprimoramento de características. A cadeia de preservação de características é o nível de entrada do processo de extração de características na rede em cadeia, garantindo a integridade das informações de entrada, e então transmite as características para a estrutura da cadeia de aprimoramento de características; a cadeia de aprimoramento de características aprofunda a rede através de sua própria expansão, aumentando a capacidade de extração de características. Devido às boas propriedades de empilhamento profundo, a rede de aprendizado em cadeia pode obter informações ricas de características de borda e melhorar a precisão da segmentação. Os resultados experimentais nos conjuntos de dados MS COCO e Cityscapes mostram que a rede de segmentação panorâmica com aprendizado profundo em cadeia de características de instância proposta neste artigo supera métodos similares existentes em termos de precisão de segmentação, com aumento máximo de 0,94% na precisão de segmentação em comparação com a estrutura de segmentação de instância Mask RCNN comumente usada em redes de segmentação panorâmica.

segmentação panorâmica;características de instância;características de borda;rede em cadeia;conexões de atalho