Vi introducerar en differentiable, end-to-end traitable ram för att lösa pixel-nivå gruppering problem såsom till exempel segmentering som består av två nya komponenter. Först, vi regress pixlar i en hyper-sfärisk inbäddning utrymme så att pixlar från samma grupp har hög cosinus likhet medan de från olika grupper har likhet under en specificerad marginal. Vi analyserar valet av inbäddning dimension och marginal, relaterar dem till teoretiska resultat om problemet med att fördela punkter enhetligt på sfären. För det andra, för att gruppera fall, använder vi en variant av medelskiftande kluster, implementerad som ett återkommande neuralt nätverk parameteriserat av kärnbandbredd. Denna återkommande gruppering modul är olika, åtnjuter konvergerande dynamik och probabilistisk tolkningsbarhet. Backpropagating gruppviktad förlust genom denna modul gör det möjligt att lära sig att fokusera på att korrigera inbäddning fel som inte kommer att lösas under efterföljande kluster. Vårt ramverk, även om det är begreppsmässigt enkelt och teoretiskt överflödande, är också praktiskt effektivt och beräkningsmässigt effektivt. Vi visar på betydande förbättringar jämfört med den senaste instansen segmentering för objektförslag generering, samt visar fördelarna med gruppering förlust för klassificering uppgifter som gränsdetektering och semantisk segmentering.
RPE REF integrerar klustret i inlärningsprocessen genom att formulera medelskiftande kluster som ett återkommande neuralt nätverk.
Recurrent Pixel Embedding for Instance Grouping
{'venue': '2018 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'journal': '2018 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}