I detta arbete tar vi itu med problemet med till exempel segmentering, uppgiften att samtidigt lösa objektdetektering och semantisk segmentering. Mot detta mål presenterar vi en modell, MaskLab, som producerar tre utgångar: boxdetektering, semantisk segmentering och riktningsprognoser. Bygga ovanpå den snabbare-RCNN objekt detektor, de förutsagda rutorna ger korrekt lokalisering av objekt instanser. Inom varje intresseregion utför MaskLab förgrunds-/bakgrundssegmentering genom att kombinera semantiska och riktningsprognoser. Semantisk segmentering hjälper modellen att skilja mellan objekt av olika semantiska klasser inklusive bakgrund, medan riktningsförutsägelsen, uppskatta varje pixel riktning mot dess motsvarande centrum, gör det möjligt att skilja fall av samma semantiska klass. Dessutom undersöker vi effekten av att införliva nya framgångsrika metoder från både segmentering och detektion (t.ex. atrous convolution och hyperkolumn). Vår föreslagna modell är utvärderad på COCO instans segmentering riktmärke och visar jämförbar prestanda med andra state-of-art modeller.
MaskLab REF producerar exempelmedvetna masker genom att kombinera semantiska och riktningsprognoser.
MaskLab: Instance Segmentation by Refining Object Detection with Semantic and Direction Features
{'venue': '2018 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'journal': '2018 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}