Vårt mål är att ge en pixel-nivå objekt instans märkning av en monokulär bild. Vi bygger vidare på det senaste arbetet [27] som tränade ett konvolutionellt neuralt nät för att förutsäga fallmärkning i lokala bildlappar, extraherade uttömmande i ett steg från en bild. En enkel Markov slumpmässig fältmodell med hjälp av flera heuristik föreslogs sedan i [27] för att härleda en globalt konsekvent instans märkning av bilden. I detta dokument formulerar vi det globala märkningsproblemet med en roman tätt ansluten Markov slumpmässiga fält och visar hur man kodar olika intuitiva potentialer på ett sätt som är möjligt att effektiva medel fält inference [13]. Våra möjligheter kodar kompatibiliteten mellan den globala märkning och patch-nivå förutsägelser, kontrastkänslig smidighet samt det faktum att separata regioner bildar olika instanser. Våra experiment på det utmanande KITI-riktmärket [8] visar att vår metod uppnår en betydande prestandaökning över baslinjen [27].
Detta utvidgades ytterligare i REF via ett djupt tätt anslutet Markov Random Field.
Instance-Level Segmentation with Deep Densely Connected MRFs.
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}