Nya objekt detektorer använder fyr-koordinat avgränsande låda (bbox) regression för att förutsäga objekt platser. Tillhandahålla ytterligare information som anger objektets positioner och koordinater kommer att förbättra detektionsprestandan. Således föreslår vi två typer av masker: en bbox mask och en avgränsande form (bshape) mask, för att representera objektets bbox och gränsform, respektive. För var och en av dessa typer överväger vi två varianter: Thick-modellen och Scored-modellen, som båda har samma morfologi men skiljer sig åt på olika sätt för att göra sina gränser tjockare. För att utvärdera de föreslagna masker, vi utforma utökade ramar genom att lägga till en bshape mask (eller en bbox mask) gren till en snabbare R-CNN ramverk, och kalla detta BshapeNet (eller BboxNet). Vidare föreslår vi BshapeNet+, ett nätverk som kombinerar en bshape mask gren med en Mask R-CNN för att förbättra instans segmentering samt detektion. Bland våra föreslagna modeller visar BshapeNet+ den bästa prestandan i båda uppgifterna och uppnår mycket konkurrenskraftiga resultat med toppmoderna (SOTA) modeller. Särskilt förbättrar det det detektionsresultaten över Snabbare R-CNN+RoIAlign (37,3% och 28,9%) med en detekteringsparameter på 42,4% respektive 32,3% på MS COCO test-dev respektive Cityscapes val. Dessutom, för små objekt, uppnår det 24,9 % AP på COCO test-dev, en betydande förbättring jämfört med tidigare SOTA-modeller. Till exempel segmentering, är det betydligt överlägsen Mask R-CNN på båda testdatauppsättningar.
Därefter, BshapeNet REF utökar Snabbare R-CNN genom att lägga till en avgränsande box mask gren som ger ytterligare information om objektpositioner och koordinater för att förbättra prestandan för objektdetektering och instans segmentering.
BshapeNet: Object Detection and Instance Segmentation with Bounding Shape Masks
{'venue': None, 'journal': 'arXiv: Computer Vision and Pattern Recognition', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}