Vi föreslår en end-to-end inlärningsmetod för panoptiska segmentering, en ny uppgift enande instans (saker) och semantisk (material) segmentering. Vår modell, TASCNet, använder funktionskartor från ett gemensamt stamnät för att förutsäga i en enda feed-forward passera både saker och saker segmenteringar. Vi begränsar uttryckligen dessa två output distributioner genom en global saker och grejer binär mask för att genomdriva kors-task konsekvens. Vårt föreslagna enhetliga nätverk är konkurrenskraftigt med den senaste tekniken på flera riktmärken för panoptisk segmentering samt på de individuella semantiska och exemplifierande segmenteringsuppgifter.
TASCNet REF lär sig till exempel en binär mask för att genomdriva konsekvensen mellan "saker" och "material" förutsägelser.
Learning to Fuse Things and Stuff
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}