Abstrakt. Objektdetektering och exemplationssegmentering domineras av regionbaserade metoder som Mask RCNN. Det finns dock ett växande intresse för att minska dessa problem till pixelmärkningsuppgifter, eftersom det senare skulle kunna vara effektivare, skulle kunna integreras sömlöst i bild-till-bild nätverksarkitekturer som används i många andra uppgifter, och skulle kunna vara mer exakt för objekt som inte är väl approximerade genom att avgränsa rutor. I detta papper visar vi teoretiskt och empiriskt att konstruktion av täta pixel inbäddningar som kan separera objekt instanser inte lätt kan uppnås med hjälp av convolutional operatörer. Samtidigt visar vi att enkla ändringar, som vi kallar halvkonvolutionella, har en mycket bättre chans att lyckas med denna uppgift. Vi använder den senare för att visa en anslutning till Houghs röstning samt till en variant av den bilaterala kärnan som är rumsligt styrd av ett konvolutionsnätverk. Vi visar att dessa operatörer också kan användas för att förbättra metoder som Mask RCNN, visar bättre segmentering av komplexa biologiska former och PASCAL VOC-kategorier än vad som kan uppnås enbart av Mask RCNN.
I REF föreslås halvkonvolutionell inbäddning som kan separera objektfall kan inte lätt separeras med traditionell convolutionell operatör och denna operatör kan också förbättra prestandan hos Mask R-CNN.
Semi-convolutional Operators for Instance Segmentation
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}