Vi presenterar Adaptive Application Selection nätverk arkitektur för klass-agnostic instans segmentering. Med tanke på en indatabild och en punkt (x, y) genererar den en mask för objektet som ligger vid (x, y). Nätverket anpassar sig till inmatningspunkten med hjälp av AdaIN-lager [13] och producerar därmed olika masker för olika objekt på samma bild. Adap-tIS genererar pixel-korrekta objektmasker, därför segmenterar den noggrant föremål av komplex form eller allvarligt ockluderade. Adaptis kan enkelt kombineras med standard semantisk segmenteringsrörledning för att utföra panoptiska segmentering. För att illustrera idén utför vi experiment på ett utmanande leksaksproblem med svåra ocklusioner. Sedan utvärderar vi i stor utsträckning metoden på panoptiska segmenteringsriktmärken. Vi får toppmoderna resultat på Cityscapes och Mapilley även utan förutbildning på COCO, och visar konkurrenskraftiga resultat på en utmanande COCO dataset. Metodens källkod och de utbildade modellerna finns på https://github.com/saicvul/adaptis.
Adap-tIS REF förutsäger först punktförslag och genererar därefter masken för objektet som finns vid det upptäckta punktförslaget.
AdaptIS: Adaptive Instance Selection Network
{'venue': '2019 IEEE/CVF International Conference on Computer Vision (ICCV)', 'journal': '2019 IEEE/CVF International Conference on Computer Vision (ICCV)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}