I detta arbete introducerar vi Panoptic-DeepLab, ett enkelt, starkt och snabbt system för panoptisk segmentering, som syftar till att etablera en solid baslinje för bottom-up-metoder som kan uppnå jämförbar prestanda för tvåstegsmetoder samtidigt som den ger snabb inferencehastighet. I synnerhet Panoptic-DeepLab antar de dual-ASPP och dual-decoder strukturer som är specifika för semantiska, och instans segmentering, respektive. Den semantiska segmenteringsgrenen är densamma som den typiska utformningen av varje semantisk segmenteringsmodell (t.ex. DeepLab), medan instanssegmenteringsgrenen är klass-agnostisk, vilket innebär en enkel fall-centerregression. Som ett resultat, vår enda Panoptic-DeepLab samtidigt rankas först på alla tre Cityscapes riktmärken, vilket sätter den nya state-of-art på 84,2% mIoU, 39,0% AP och 65,5% PQ på testuppsättningen. Dessutom, utrustad med MobileNetV3, Panoptic-DeepLab körs nästan i realtid med en enda 1025 × 2049 bild (15,8 bilder per sekund), samtidigt som man uppnår en konkurrenskraftig prestanda på Cityscapes (54.1 PQ% på testset). På Mapillary Vistas testuppsättning uppnår vår ensemble av sex modeller 42,7% PQ, överträffar utmaningen vinnaren 2018 med en hälsosam marginal på 1,5%. Slutligen, vår Panoptic-DeepLab utför också på samma sätt som flera topdown-strategier på den utmanande COCO dataset. För första gången visar vi att en nedifrån-och-upp-strategi kan ge toppmoderna resultat om panoptiska segmentering.
REF bygger vidare på Deeper-Lab genom att införa en dubbel-ASPP och dubbel-dekoder struktur för varje del-task gren.
Panoptic-DeepLab: A Simple, Strong, and Fast Baseline for Bottom-Up Panoptic Segmentation
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}