基于掩码激活与特征增强的实时实例分割算法研究及其在物联网环境感知中的应用

针对物联网(IoT)环境中实时目标分割的精度与速度平衡难题，研究人员提出基于掩码激活模块(Mask Activation Module)和特征增强的MAFEInst算法。通过构建多层权重矩阵直接激活实例掩码区域，结合全局特征感知(GFP)和前景特征捕获(FFC)模块，在MS-COCO数据集上实现高效分割。该研究为智能监控、交通管理等IoT应用提供了轻量化解决方案。

　　

随着物联网(IoT)技术的普及，实时环境感知成为智慧城市、工业自动化等领域的核心需求。实例分割(Instance Segmentation)作为像素级场景理解的关键技术，能够精确识别图像中每个物体的类别和轮廓。然而，现有方法如Mask R-CNN虽精度优异，却因复杂的二阶段处理和区域提议网络(RPN)导致计算延迟，难以满足实时性要求。YOLACT和SOLO等实时算法虽提速明显，但存在小目标漏检、边缘模糊等问题。如何在保持精度的前提下提升速度，成为制约IoT落地的技术瓶颈。

河南省高校重点科研项目团队提出MAFEInst算法，创新性地将类激活图(CAM)思想迁移至实例分割领域。通过解码阶段的掩码激活模块生成实例专属权重矩阵，配合全局特征感知(GFP)和前景特征捕获(FFC)两大增强模块，在MS-COCO数据集上实现45.6%的AP(平均精度)与32FPS的实时性能。该成果发表于《Digital Signal Processing》，为IoT终端设备提供了高性价比的视觉解决方案。

关键技术包括：1) 基于非局部机制(Non-local)的掩码激活模块，构建实例级权重矩阵；2) 自注意力(self-attention)驱动的GFP模块扩展感受野；3) 多形状并行卷积的FFC模块强化前景特征。实验采用MS-COCO标准数据集验证，对比Mask R-CNN、YOLACT等基线模型进行消融研究。

Multi-stage instance segmentation
分析表明，传统两阶段方法如Mask R-CNN依赖Faster R-CNN检测框，RoI Align操作导致计算冗余。MAFEInst通过单阶段架构避免区域提议，直接生成实例掩码。

Method
设计的掩码激活模块将原型掩码(prototype masks)与实例系数线性组合，较YOLACT减少30%参数量。GFP模块通过空间-通道双注意力捕捉长程依赖，FFC模块采用1×3、3×1等异形卷积核增强水平/垂直结构特征。

Experiments
在MS-COCO test-dev集上，AP₅₀
达63.2%，较SOLOv2提升2.1%。消融实验显示FFC模块使小目标AP_S
提高4.3%，GFP模块减少17%的掩码断裂错误。

Conclusion
该研究突破性地将CAM机制实例化，权重矩阵直接对应单个物体而非类别。GFP与FFC的协同设计兼顾全局一致性与局部细节，在智能交通等实时场景中，MAFEInst的推理速度较Cascade Mask R-CNN提升8倍。未来可探索Transformer架构进一步优化长序列建模效率。

Acknowledgements
研究获河南省高等学校重点科研项目(24A520042)资助，为算法工程化部署提供支持。这种轻量化设计思路对边缘计算设备具有普适价值，有望推动5G+IoT的深度融合应用。