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为了能够充分地利用图像特征信息,提升实例分割的效果,提出了一种基于Mask R-CNN网络结构和多特征融合的实例分割模型。首先,在Mask R-CNN模型的基础上引入两条分支:一条基于整体嵌套边缘检测(HED)模型的边缘检测分支生成偏重于边缘信息的边缘特征图,一条基于全卷积网络(FCN)的语义分割分支生成偏重于空间位置信息的语义特征图。然后,在进行感兴趣区域对齐(ROIAlign)时,为了充分利用特征金字塔的各层信息,将感兴趣区域(ROI)同时映射到相应的金字塔层及其相邻层。最后,融合以上得到的多个