Glidande fönster objekt detektorer som genererar gränsbox objekt förutsägelser över en tät, regelbunden rutnät har avancerat snabbt och visat sig populär. I kontrast, moderna instans segmentering metoder domineras av metoder som först upptäcka objekt avgränsande lådor, och sedan gröda och segment dessa regioner, som populariseras av Mask R-CNN. I detta arbete undersöker vi paradigmet med täta glidfönstersegmentering, vilket är förvånansvärt underskattat. Vår centrala observation är att denna uppgift är fundamentalt annorlunda än andra täta förutsägelser uppgifter såsom semantisk segmentering eller avgränsande-box objekt upptäckt, eftersom utdata på varje rumslig plats är sig själv en geometrisk struktur med sina egna rumsliga dimensioner. För att formalisera detta, behandlar vi tät instans segmentering som en förutsägelse uppgift över 4D tensorer och presentera en allmän ram som kallas TensorMask som uttryckligen fångar denna geometri och möjliggör nya operatörer på 4D tensorer. Vi visar att tensorperspektivet leder till stora vinster jämfört med baslinjer som ignorerar denna struktur, och leder till resultat jämförbara med Mask R-CNN. Dessa lovande resultat tyder på att TensorMask kan fungera som en grund för nya framsteg i tät mask förutsägelse och en mer fullständig förståelse av uppgiften. Kod kommer att göras tillgänglig.
TensorMask REF undersöker paradigmet för tät glidfönsterexemple segmentering, med hjälp av strukturerade 4D tensorer för att representera masker över en rumslig domän.
TensorMask: A Foundation for Dense Object Segmentation
{'venue': '2019 IEEE/CVF International Conference on Computer Vision (ICCV)', 'journal': '2019 IEEE/CVF International Conference on Computer Vision (ICCV)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}