Vi föreslår en strategi för bildsegmentering på instansnivå som är byggd ovanpå segmentering på kategorinivå. Specifikt, för varje pixel i en semantisk kategori mask, dess motsvarande instans avgränsa rutan förutses med hjälp av en djup fullt konvolutionell regressionsnätverk. Således följer det en annan pipeline än den populära upptäckt-då-segment metoder som först förutsäga fall' avgränsande lådor, som är den nuvarande state-of-the-art i exempel segmentering. Vi visar att genom att utnyttja styrkan i våra toppmoderna semantiska segmenteringsmodeller kan den föreslagna metoden uppnå jämförbara eller ännu bättre resultat för att upptäcka sedansegmenteringsmetoder. Vi ger följande bidrag. (i) För det första föreslår vi en enkel men effektiv strategi för semantiska instanssegmentering. (ii) För det andra föreslår vi en online-bootstrappningsmetod under utbildningen, vilket är av avgörande betydelse för att uppnå god prestanda för både semantisk kategorisegmentering och exemplifierande segmentering. (iii) Eftersom den semantiska kategorisegmenteringen har en betydande inverkan på segmenteringen på instansnivå, vilket är det andra steget i vår strategi, utbildar vi helt konvolutionella kvarvarande nät för att uppnå bästa semantiska kategorisegmenteringsnoggrannhet. På PASCAL VOC 2012 dataset, får vi den för närvarande bästa snitt skärnings-över-union poäng på 79,1%. (iv) Vi uppnår också toppmoderna resultat till exempel segmentering på hög nivå.
I REF förutsäger författarna den avgränsande rutan för en instans för varje pixel, baserad på exact-agnostic semantic segmentation.
Bridging Category-level and Instance-level Semantic Image Segmentation
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}