特斯聯公佈最新科研成果：含圖像恢復與增強、顯著對象識別等

【環球網科技綜合報道】9月1日消息，近日，特斯聯公佈其最新科研成果，包括物體檢測與分割、圖像恢復與增強、顯著對象識別等細分方向的研究突破。

據悉，該成果被收錄在學術刊物IEEE T-PAMI （全稱：IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence，涉及人工智能、計算機視覺、模式識別等多個領域），上述研究成果可廣泛應用於智慧城市的高效治理、城市服務等諸多領域及業務場景，並將被特斯聯新一代智慧城市操作系統TacOS及其他AI算法賦能平台採用。

其中，團隊提出了一種用於圖像和視頻實例分割的快速單階段方法，稱為SipMask，它通過執行多個子區域掩碼預測來保留實例空間信息。團隊所提出方法中的主要模塊是一個輕量級空間保留模塊，該模塊為邊界框內的子區域生成一組單獨的空間係數，從而能夠更好地描繪空間相鄰實例。為了更好地將掩模預測與目標檢測相關聯，團隊進一步提出了掩模對齊加權損失和特徵對齊方案。

而且團隊明確了兩個阻礙單階段實例分割性能的問題，並引入了兩個模塊，包括樣本選擇方案和實例細化模塊以解決這兩個問題。