De flesta samtida metoder för att exemplifiera segmentering använder komplexa rörledningar som involverar villkorliga slumpmässiga fält, återkommande neurala nätverk, objektförslag, eller mall matchningsscheman. I detta dokument presenterar vi ett enkelt men ändå kraftfullt konvolutionellt neuralt nätverk för att ta itu med denna uppgift. Vår strategi kombinerar intuitioner från den klassiska vattendelare transform och modernt djupinlärning för att producera en energikarta över bilden där objekt instanser är otvetydigt representerade som energibassänger. Vi utför sedan ett snitt på en enda energinivå för att direkt ge anslutna komponenter motsvarande objekt instanser. Vår modell uppnår mer än dubbla prestandan över toppmoderna på utmanande Cityscapes Inspection Level Segmentation uppgift.
Bai och Urtasun REF kombinerar den klassiska vattendelare omvandling och djupt lärande för att producera energikartor för att skilja mellan enskilda fall.
Deep Watershed Transform for Instance Segmentation
{'venue': '2017 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'journal': '2017 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}