Nuvarande state-of-the-art instans segmentering metoder är inte lämpliga för realtidsapplikationer som autonom körning, som kräver snabba körningstider med hög noggrannhet. Även om de för närvarande dominerande förslagsbaserade metoderna har hög noggrannhet, är de långsamma och genererar masker med en fast och låg upplösning. Förslagsfria metoder kan däremot generera masker med hög upplösning och är ofta snabbare, men lyckas inte uppnå samma noggrannhet som de förslagsbaserade metoderna. I detta arbete föreslår vi en ny kluster förlustfunktion för förslagsfri instans segmentering. Förlustfunktionen drar samman de rumsliga inbäddningar av bildpunkter som hör till samma instans och lär sig gemensamt en instansspecifik klusterbandbredd, vilket maximerar skärningspunkten-över-union av den resulterande instansmasken. I kombination med en snabb arkitektur kan nätverket utföra instanssegmentering i realtid samtidigt som en hög noggrannhet upprätthålls. Vi utvärderar vår metod på det utmanande Cityscapes-riktmärket och uppnår toppresultat (5% förbättring jämfört med Mask R-CNN) på mer än 10 fps på 2MP-bilder. 1 En annan populär gren av exempel segmentering metoder är förslagsfria metoder, som främst bygger på 8829
Neven och Al. REF föreslår en ny kluster förlust som drar den rumsliga inbäddning av pixlar som hör till samma instans tillsammans för att uppnå realtid instans segmentering samtidigt med hög noggrannhet.
Instance Segmentation by Jointly Optimizing Spatial Embeddings and Clustering Bandwidth
{'venue': '2019 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'journal': '2019 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}