Förstainstansrättens segmentering är problemet med att upptäcka och avgränsa varje distinkt objekt av intresse som visas i en bild. Nuvarande instanssegmenteringsmetoder består av ensembler av moduler som utbildas oberoende av varandra, vilket innebär att inlärningsmöjligheter saknas. Här föreslår vi en ny instans segmenteringsparadigm som består av en end-to-end metod som lär sig hur man segmenterar fall sekventiellt. Modellen är baserad på ett återkommande neuralt nätverk som sekventiellt finner objekt och deras segmenteringar en i taget. Detta nät förses med ett rumsligt minne som håller reda på vad pixlar har förklarats och tillåter hantering av ocklusion. För att träna modellen utformade vi en ny principiell förlustfunktion som exakt representerar egenskaperna hos instanssegmenteringsproblemet. I de experiment som utförts, fann vi att vår metod överträffar de senaste tillvägagångssätten på flera personer segmentering, och alla toppmoderna metoder på Plant Phenotyping dataset för bladräkning.
Parallellt med vårt arbete föreslår REF ett återkommande neuralt nät för att märka objekt instanser sekventiellt genom att hålla ett minne som pixlar har märkts hittills.
Recurrent Instance Segmentation
{'venue': 'ECCV 2016. 14th European Conference on Computer Vision', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}