Att låta ett djupt nätverk vara medvetet om kvaliteten på sina egna förutsägelser är ett intressant men ändå viktigt problem. I uppgiften som exempel segmentering, förtroende instans klassificering används som mask kvalitet poäng i de flesta fall segmentering ramar. Men maskens kvalitet, som kvantifieras som IoU mellan instansmasken och dess grundsanning, är vanligtvis inte väl korrelerad med klassificeringspoäng. I detta dokument studerar vi detta problem och föreslår Mask Scoring R-CNN som innehåller ett nätverk block för att lära sig kvaliteten på de förutsagda instans masker. Det föreslagna nätverksblocket tar instansfunktionen och motsvarande förutsagd mask tillsammans för att regressera masken IoU. Mask scoring strategi kalibrerar felinställningen mellan mask kvalitet och mask poäng, och förbättrar instans segmentering prestanda genom att prioritera mer exakta mask förutsägelser under COCO AP utvärdering. Genom omfattande utvärderingar av COCO dataset ger Mask Scoring R-CNN konsekvent och märkbar vinst med olika modeller och överträffar toppmoderna Mask R-CNN. Vi hoppas att vår enkla och effektiva strategi kommer att ge en ny riktning för att förbättra till exempel segmentering. Källkoden för vår metod finns på https:// github.com/zjhuang22/maskscoring_rcnn.
Mask Scoring R-CNN REF förlänger Mask R-CNN med en extra MaskIoU gren, som syftar till att kalibrera obalansen mellan maskens kvalitet och motsvarande förtroende.
Mask Scoring R-CNN
{'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']}