Vi föreslår en ny metod för semantisk instans segmentering, genom att först beräkna hur troligt två pixlar ska tillhöra samma objekt, och sedan genom att gruppera liknande pixlar tillsammans. Vår likhetsmått bygger på en djup, fullständigt konvolutionell inbäddningsmodell. Vår grupperingsmetod bygger på att välja alla punkter som är tillräckligt lika en uppsättning "såddpunkter", utvalda från en djup, fullständigt konvolutionell poängsättningsmodell. Vi visar konkurrenskraftiga resultat på Pascal VOC instans segmentering riktmärke.
Fathi och Al. REF beräknar sannolikheten för pixlar som tillhör samma objekt och sedan genom att gruppera liknande pixel i ett inbäddat utrymme.
Semantic Instance Segmentation via Deep Metric Learning
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}