标题：基于SAM掩膜增强的服装解析方法
作者：樊璐1 丁辉明1；谢志峰1，2
作者单位：1 上海大学影视工程系，上海 200072；2 上海电影特效工程技术研究中心，上海 200072
关键字：服装解析；实例分割；SAM
摘要：服装解析任务旨在分割图像中服装实例的同时识别实例属性，是服装智能化研究中的主要任务之一。现有方法存在实例边界精度低，训练收敛速度慢的问题。得益于SAM大模型优秀的图像分割性能，设计了一种基于SAM掩膜增强的服装解析方法。首先提取输入服装图像的特征图、初始掩膜和边界框；然后，将边界框和特征图输入SAM解码出SAM掩膜，并与初始掩膜融合获得增强掩膜；最后，增强掩膜与特征图聚合得到实例查询的特征，并动态更新预测分支的权重，提高预测性能。与现有方法相比，该方法分割服装边界更加精确，模型训练收敛速度更快，在APmaskIoU评估指标上取得了最好的结果。