Semantiska instanssegmentering är fortfarande en utmanande uppgift. I detta arbete föreslår vi att ta itu med problemet med en discriminativ förlustfunktion, som fungerar på pixelnivå, som uppmuntrar ett konvolutionsnätverk att producera en representation av bilden som lätt kan samlas i fall med ett enkelt efterbehandlingssteg. Förlustfunktionen uppmuntrar nätverket att kartlägga varje pixel till en punkt i funktionsutrymmet så att pixlar som hör till samma instans ligger nära varandra medan olika instanser separeras med en bred marginal. Vår strategi att kombinera ett offthe-shelf-nätverk med en principiell förlustfunktion inspirerad av ett metriskt inlärningsmål är konceptuellt enkelt och skilt från den senaste tidens insatser i till exempel segmentering. I motsats till tidigare arbeten är vår metod inte beroende av objektförslag eller återkommande mekanismer. Ett viktigt bidrag i vårt arbete är att visa att en sådan enkel uppsättning utan klockor och visselpipor är effektiv och kan utföra onpar med mer komplexa metoder. Dessutom visar vi att det inte lider av några av begränsningarna i den populära upptäckt-och-segment metoder. Vi uppnår konkurrenskraftiga resultat på Cityscapes och CVPP bladsegmenteringsriktmärken.
En discriminativ förlust funktion REF lär pixel nivå instans inbäddning effektivt, genom att skjuta bort pixlar som tillhör olika instanser och dra nära pixlar i samma instans.
Semantic Instance Segmentation with a Discriminative Loss Function
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}