Vi föreslår och studerar en uppgift som vi namnger panoptiska segmentering (PS). Panoptisk segmentering förenar de typiskt distinkta uppgifterna för semantisk segmentering (tilldela en klassetikett till varje pixel) och instanssegmentering (detektera och segmentera varje objektinstans). Den föreslagna uppgiften kräver att skapa en sammanhängande scensegmentering som är rik och komplett, ett viktigt steg mot verkliga visionssystem. Även om tidigt arbete i datorseende behandlade relaterade bild/scen tolkning uppgifter, dessa är för närvarande inte populära, möjligen på grund av brist på lämpliga mätvärden eller tillhörande igenkänning utmaningar. För att ta itu med detta föreslår vi ett nytt panoptiskt kvalitetsmått (PQ) som fångar prestanda för alla klasser (saker och saker) på ett tolkningsbart och enhetligt sätt. Med hjälp av den föreslagna mätmetoden genomför vi en rigorös studie av både mänskliga och maskinella prestanda för PS på tre befintliga datauppsättningar, som avslöjar intressanta insikter om uppgiften. Syftet med vårt arbete är att återuppliva samhällsintresset i en mer enhetlig bild av bildsegmentering. För mer analys och aktuella resultat, se arXiv-versionen av tidningen: https://arxiv.org/abs/1801.00868.
Panoptisk segmentering REF förenar de typiskt distinkta uppgifterna för semantisk segmentering och instanssegmentering.
Panoptic Segmentation
{'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']}