Objektsegmentering kräver både information på objektnivå och pixeldata på låg nivå. Detta innebär en utmaning för feedforward nätverk: lägre lager i konvolutionsnät fångar rik rumslig information, medan övre lager kodar objektnivå kunskap men är invariant för faktorer som pose och utseende. I detta arbete föreslår vi att man utökar feedforward-nät för objektsegmentering med en ny uppifrån-och-ned-förfiningsmetod. Den resulterande bottom-up/top-down arkitekturen är kapabel att effektivt generera hög-fidelity objektmasker. På samma sätt som att hoppa över anslutningar, vår strategi utnyttjar funktioner på alla lager av nätet. Till skillnad från att hoppa över anslutningar, vårt tillvägagångssätt inte försöker att producera oberoende förutsägelser på varje lager. Istället, vi först ut en grov "mask kodning" i ett feedforward pass, sedan förfina denna mask kodning i en topdown pass utnyttja funktioner på successivt lägre lager. Tillvägagångssättet är enkelt, snabbt och effektivt. Baserat på den senaste DeepMask nätverk för att generera objektförslag, visar vi noggrannhet förbättringar på 10-20% i genomsnitt återkalla för olika inställningar och för små objekt vi förbättra återkalla med nästan 2×. Dessutom, genom att optimera den övergripande nätverksarkitekturen, vår strategi, som vi kallar SharpMask, är 50% snabbare än det ursprungliga DeepMask nätverket (under.8s per bild).
Uppföljningsarbetet SharpMask REF utökar nätverken med en uppifrån-och-ned-förfining.
Learning to Refine Object Segments
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}