De flesta metoder för objekt, t.ex. segmentering, kräver att alla träningsexempel märks med segmenteringsmasker. Detta krav gör det dyrt att kommentera nya kategorier och har begränsat fallsegmenteringsmodeller till 100 väl annoterade klasser. Syftet med detta dokument är att föreslå ett nytt delvis övervakat träningsparadigm, tillsammans med en ny viktöverföringsfunktion, som möjliggör träningsexemplar segmentering modeller på en stor uppsättning kategorier som alla har boxanteckningar, men bara en liten del av vilka har mask annoteringar. Dessa bidrag gör det möjligt för oss att träna Mask R-CNN att upptäcka och segmentera 3000 visuella koncept med hjälp av boxanteckningar från Visual Genome-datasetet och maskera annoteringar från de 80 klasserna i COCO-datasetet. Vi utvärderar vår strategi i en kontrollerad studie av COCO dataset. Detta arbete är ett första steg mot exempelsegmenteringsmodeller som har bred förståelse för den visuella världen.
Till exempel arbetet av Hu et al. REF försöker utbilda exemplifierade segmenteringsmodeller över en stor uppsättning kategorier, där de flesta fall endast har fältanteckningar.
Learning to Segment Every Thing
{'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']}