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全景分割旨在同时预测图像中每一个像素的语义标签和实例标签,是目前场景解析研究的难点和热点之一。针对现有的全景分割方法采用检测策略提取每个实例区域,无法有效解决实例遮挡的难题,提出一种基于距离谱的深度卷积全景分割模型。不同于现有的基于检测策略的全景分割方法,该模型利用前景像素点与边缘的距离关系构建最大距离和最小距离向量,在存在遮挡的情况下能够有效地刻画出同一实例不同区域的相对关系,从而缓解遮挡问题。为了有效预测最大距离谱和最小距离离谱,提出了一种基于卷积网络的距离谱回归模块。同时,为充分利用距离谱的实