Panoptiska segmentering, som måste tilldela en kategorietikett till varje pixel och segment varje objekt instans samtidigt, är ett utmanande ämne. Traditionellt använder de befintliga strategierna två oberoende modeller utan att dela funktioner, vilket gör rörledningen ineffektiv att genomföra. Dessutom används vanligtvis en heuristisk metod för att slå samman resultaten. Det överlappande förhållandet mellan objektfallen är dock svårt att avgöra utan tillräcklig kontextinformation under sammanslagningsprocessen. För att ta itu med problemen, föreslår vi en ny end-to-end Occlusion Aware Network (OANet) för panoptiska segmentering, som effektivt och effektivt kan förutsäga både instans och grejer segmentering i ett enda nätverk. Dessutom introducerar vi en ny rumslig rankningsmodul för att hantera problemet med ocklusion mellan de förutsagda instanserna. Omfattande experiment har gjorts för att validera prestandan hos vår föreslagna metod och lovande resultat har uppnåtts på COCO Panoptic-riktmärket.
Liu m.fl. REF föreslår modulen Spatial Ranking för att lösa överlappande fallmasker.
An End-To-End Network for 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']}