Abstract Fullt konvolutionella nätverk (FCN) har visat sig vara mycket framgångsrika för semantisk segmentering, men FCN-utgångar är omedvetna om objekt instanser. I detta dokument utvecklar vi FCN som kan föreslå kandidater på instansnivå. I motsats till den tidigare FCN som genererar en poängkarta, är vår FCN utformad för att beräkna en liten uppsättning exempelkänsliga poängkartor, som var och en är resultatet av en pixel-wise klassificering av en relativ position till fall. Utöver dessa exempelkänsliga poängkartor kan en enkel monteringsmodul visa kandidaten vid varje position. I motsats till den senaste DeepMask metoden för segmentering av instanser, har vår metod inte några högdimensionella lager relaterade till masken upplösning, utan utnyttjar istället bilden lokal samstämmighet för att uppskatta fall. Vi presenterar konkurrenskraftiga resultat av exempelsegmentförslag på både PASCAL VOC och MS COCO.
Ett annat tillvägagångssätt REF introducerar exempel helt konvolutionella nätverk som monterar segmenteringar från positionskänsliga poängkartor, genererade genom att klassificera pixlar baserat på deras relativa positioner.
Instance-sensitive Fully Convolutional Networks
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}