Medan konvolutionella neurala nätverk har vunnit imponerande framgång nyligen i att lösa strukturerade förutsägelser problem såsom semantisk segmentering, är det fortfarande en utmaning att skilja enskilda objekt fall i scenen. Förstainstansrättens segmentering är mycket viktig i en mängd olika tillämpningar, såsom autonom körning, bildtextning och visuellt svar på frågor. Tekniker som kombinerar stora grafiska modeller med låg nivå vision har föreslagits för att ta itu med detta problem, men vi föreslår en end-to-end återkommande neurala nätverk (RNN) arkitektur med en uppmärksamhetsmekanism för att modellera en mänsklig-liknande räkningsprocess, och producera detaljerade exempel segmenteringar. Nätverket utbildas gemensamt för att successivt producera regioner av intresse samt en dominerande objektsegmentering inom varje region. Den föreslagna modellen uppnår toppmoderna resultat på CVPP blad segmentering dataset [12] och KITTI fordons segmentering dataset [5].
I REF presenteras ett uppmärksamhetsbaserat återkommande neuralt nätverk.
End-to-End Instance Segmentation and Counting with Recurrent Attention
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}