Objekt verkar skala olika i naturliga bilder. Detta faktum kräver metoder för att hantera objekt-centrerade uppgifter (t.ex. objektförslag) att ha robust prestanda över variationer i objektvågar. I dokumentet presenterar vi ett nytt segmentförslagsramverk, nämligen FastMask, som utnyttjar hierarkiska egenskaper i djupa konvolutionella neurala nätverk för att segmentera flerskaliga objekt i ett enda skott. Innovativt anpassar vi segmentförslagsnätverk till tre olika funktionella komponenter (kropp, hals och huvud). Vi föreslår vidare en vikt-delad resterande hals modul samt en skal-tolerant uppmärksamhet huvudmodul för effektiv en-shot inference. Om MS COCO-riktmärke, den föreslagna FastMask överträffar alla state-of-the-art segmentet förslag metoder i genomsnitt återkalla att vara 2 till 5 gånger snabbare. Dessutom, med en liten avvägning i noggrannhet, kan Fast-Mask segmentera objekt i nära realtid (-13 fps) med 800×600 upplösning bilder, visar sin potential i praktiska tillämpningar. Vårt genomförande finns tillgängligt på https://github.com/vivonrank/FastMask.
Nyligen, Hu et al. REF föreslog en ny nätverksarkitektur för objektförslagsgenerering, kallad FastMask, som kan segmentera flerskaliga objekt i ett enda skott.
FastMask: Segment Multi-scale Object Candidates in One Shot
{'venue': '2017 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'journal': '2017 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}