Semantisk segmentering och objektdetekteringsforskning har nyligen gjort snabba framsteg. Men den förra uppgiften har ingen uppfattning om olika fall av samma objekt, och den senare fungerar på en grov, avgränsande-box nivå. Vi föreslår en instans segmentering system som producerar en segmentering karta där varje pixel tilldelas en objektklass och instans identitetsmärkning. De flesta tillvägagångssätt anpassar objektdetektorer för att producera segment istället för lådor. Däremot är vår metod baserad på en inledande semantisk segmenteringsmodul, som matas in i ett delnätverk. Detta undernätverk använder den ursprungliga kategori-nivå segmentering, tillsammans med signaler från utgången av en objektdetektor, inom en end-to-end CRF för att förutsäga fall. Denna del av vår modell är dynamiskt ögonblicklig för att producera ett variabelt antal instanser per bild. Vår end-to-end-strategi kräver ingen efterbehandling och betraktar bilden holistiskt i stället för att behandla oberoende förslag. Därför, till skillnad från vissa relaterade arbete, en pixel kan inte tillhöra flera instanser. Dessutom uppnås mycket mer exakta segmenteringar, vilket framgår av våra betydande förbättringar vid höga AP r-trösklar.
Arnab m.fl. REF kombinerar en objektdetektor med en semantisk segmenteringsmodul med hjälp av en CRF-modell.
Pixelwise Instance Segmentation with a Dynamically Instantiated Network
{'venue': '2017 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'journal': '2017 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}