Objektsegmentering på institutionsnivå är en viktig men underexploaterad uppgift. De flesta av de senaste metoderna bygger på regionala förslagsmetoder för att extrahera kandidatsegment och sedan använda objektklassificering för att producera slutliga resultat. Att skapa tillförlitliga regionförslag i sig är dock en ganska utmanande och olöst uppgift. I detta arbete, föreslår vi ett förslag-fri nätverk (PFN) för att ta itu med instans-nivå objekt segmentering problem, som ger antalet fall av olika kategorier och pixel-nivå information om i) koordinaterna för instans avgränsande rutan varje pixel tillhör, och ii) förtroenden för olika kategorier för varje pixel, baserat på pixel-till-pixel djupa konvolutionella neurala nätverk. Alla utgångar tillsammans, genom att använda någon off-the-shälf klustering metod för enkel efterbehandling, kan naturligt generera den ultimata instans-nivå objekt segmentering resultat. Hela PFN kan enkelt tränas utan krav på en förslagsgenereringsfas. Omfattande utvärderingar av det utmanande riktmärket PASCAL VOC 2012 för semantisk segmentering visar hur effektiv den föreslagna PFN-lösningen är utan att förlita sig på några förslagsgenereringsmetoder.
Till exempel Liang et al. Ref föreslog ett förslagsfritt nätverk, t.ex. segmentering, genom att direkt förutsäga exempel på olika kategorier och information på pixelnivå.
Proposal-Free Network for Instance-Level Object Segmentation
{'venue': 'IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence', 'journal': 'IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}