På senare tid har segmentering av fall utan förslag fått allt större uppmärksamhet på grund av dess koncisa och effektiva rörledning. Generellt ger förslagsfria metoder exempel-agnostiska semantiska segmenteringsetiketter och exempel-medvetna funktioner för att gruppera pixlar i olika objekt instanser. Tidigare metoder använder dock oftast separata moduler för dessa två deluppgifter och kräver flera passerkort för slutsats. Vi hävdar att behandlingen av dessa två deluppgifter var för sig är ooptimal. I själva verket minskar möjligheten att använda flera separata moduler avsevärt. De ömsesidiga fördelarna mellan de två kompletterande deluppgifterna är också outforskade. I detta syfte föreslås i detta arbete en metod för segmentering av en enda instans som är fri från förslag och som endast kräver ett enda godkännande för förutsägelse. Vår metod är baserad på en pixel-pair affinitet pyramid, som beräknar sannolikheten för att två pixlar tillhör samma instans på ett hierarkiskt sätt. Affiniteten pyramid kan också läras tillsammans med den semantiska klass märkning och uppnå ömsesidiga fördelar. Dessutom, införliva med den inlärda affinitet pyramiden, en ny kaskad graf partition modul presenteras för att sekventiellt generera fall från grov till fin. Till skillnad från tidigare tidskrävande graf partition metoder, denna modul uppnår 5× upphastighet och 9% relativ förbättring på genomsnittlig-precision (AP). Vår strategi uppnår ny toppmodernitet på det utmanande Cityscapes datasetet.
SSAP REF lär sig en pixelpair affinitet pyramid, sannolikheten för att två pixlar tillhör samma instans, och genererar fall i följd genom en kaskad graf partition.
SSAP: Single-Shot Instance Segmentation With Affinity Pyramid
{'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']}