I detta dokument föreslår vi ett enhetligt panoptiskt segmenteringsnätverk (UPSNet) för att ta itu med den nyligen föreslagna panoptiska segmenteringsuppgiften. Ovanpå ett enda stamnät designar vi först ett deformerbart konvolutionsbaserat semantiskt segmenteringshuvud och ett Mask R-CNN-exemplarsegmenteringshuvud som löser dessa två subtask samtidigt. Ännu viktigare är att vi inför ett parameterfritt panoptiskt huvud som löser den panoptiska segmenteringen via pixelvis klassificering. Den utnyttjar först loggen från de två föregående huvudena och expanderar sedan innovativt representationen för att möjliggöra förutsägelse av en extra okänd klass som hjälper till att bättre lösa konflikterna mellan semantisk och exemplativ segmentering. Dessutom hanterar den den utmaning som orsakas av det varierande antalet fall och tillåter återutbredning till de nedre modulerna på ett end-to-end sätt. Omfattande experimentella resultat på Cityscapes, COCO och vår interna datauppsättning visar att vårt UPSNet uppnår toppmoderna resultat med mycket snabbare slutsatser. Koden har gjorts tillgänglig på https://github.com/uber-research/UPSNet.
Därefter introducerar UPSNet REF ett parameterfritt panoptiskt huvud för att ta itu med problemet med överlappning av fall och förutspår också en extra okänd klass.
UPSNet: A Unified Panoptic Segmentation Network
{'venue': '2019 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'journal': '2019 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}