Abstrakt. Vi strävar efter att upptäcka alla fall av en kategori i en bild och för varje fall markera de pixlar som tillhör den. Vi kallar denna uppgift för samtidig upptäckt och segmentering (SDS). Till skillnad från klassisk banderoll upptäckt, SDS kräver en segmentering och inte bara en låda. Till skillnad från klassisk semantisk segmentering, kräver vi enskilda objekt instanser. Vi bygger vidare på det senaste arbetet med att använda konvolutionella neurala nätverk för att klassificera kategorioberoende regionförslag (R-CNN [16]), introducera en ny arkitektur skräddarsydd för SDS. Vi använder sedan kategorispecifika, uppifrån-och-ned-prediktioner för att förfina våra nedifrån-och-upp-förslag. Vi visar en 7-punkts boost (16% relativ) över våra baslinjer på SDS, en 5-punkts boost (10% relativ) över state-of-the-art på semantisk segmentering, och state-of-the-art prestanda i objektdetektering. Slutligen tillhandahåller vi diagnostiska verktyg som packar upp prestanda och ger anvisningar för framtida arbete.
Hariharan m.fl. REF syftar till att upptäcka alla fall av en kategori i en bild, och deras algoritm bygger på regionförslagens egenskaper genom att extrahera från både regionens avgränsande ruta och regionens förgrund med en gemensamt utbildad R-CNN och ruta CNN.
Simultaneous Detection and Segmentation
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}