Den nyligen införda panoptiska segmenteringsuppgiften har förnyat vårt samhälles intresse för att förena till exempel segmentering (för tingsklasser) och semantisk segmentering (för materialklasser). Dagens moderna metoder för denna gemensamma uppgift använder dock separata och olikartade nätverk till exempel och semantisk segmentering, utan att utföra någon delad beräkning. I detta arbete strävar vi efter att förena dessa metoder på arkitekturnivå och utforma ett enda nätverk för båda arbetsuppgifterna. Vårt tillvägagångssätt är att ge Mask R-CNN, en populär instans segmenteringsmetod, med en semantisk segmentering gren med hjälp av en delad Feature Pyramid Network (FPN) ryggrad. Förvånansvärt nog förblir denna enkla baslinje inte bara effektiv till exempel segmentering, utan ger också en lättviktig, högpresterande metod för semantisk segmentering. I detta arbete utför vi en detaljerad studie av denna minimalt utvidgade version av Mask R-CNN med FPN, som vi kallar Panoptic FPN, och visar att det är en robust och korrekt baslinje för båda uppgifterna. Med tanke på dess effektivitet och konceptuella enkelhet hoppas vi att vår metod kan fungera som en stark baslinje och stödja framtida forskning i panoptiska segmentering.
Den typiska nätverksdesignen utökar Mask R-CNN genom att lägga till en parallell semantisk segmenteringsgren och ett fusionssteg för att kombinera instans- och semantisk segmentering för att producera panoptisk segmentering REF.
Panoptic Feature Pyramid Networks
{'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']}