Abstrakt. Olika till semantisk segmentering, till exempel segmentering tilldelar unika etiketter till varje enskild instans av samma klass. I detta arbete, föreslår vi en ny återkommande fullt konvolutionella nätverk arkitektur för att spåra sådana exempel segmenteringar över tiden. Nätverksarkitekturen innehåller konvolutionella gated återkommande enheter (ConvGRU) i ett staplat timglasnätverk för att utnyttja tidsvideoinformation. Dessutom utbildar vi nätverket med en ny inbäddning förlust baserat på cosinus likheter, så att nätverket förutspår unika inbäddningar för varje fall genom videor. Efteråt är dessa inbäddningar grupperade bland följande videoramar för att skapa den slutliga spårade instans segmenteringar. Vi utvärderar det återkommande timglasnätverket genom att segmentera vänster kammare i MR-videor i hjärtat, där det överträffar ett nätverk som inte innehåller videoinformation. Dessutom visar vi tillämplighet av cosinus inbäddning förlust för segmentering blad fall på stillbilder av växter. Slutligen utvärderar vi ramverket till exempel segmentering och spårning på sex datauppsättningar av ISBI celltracking utmaning, där det visar state-of-the-art prestanda.
Betalare m.fl. REF integrerad ConvGRU i ett staplat timglas nätverk till exempel segmentering och spårning av celler.
Instance Segmentation and Tracking with Cosine Embeddings and Recurrent Hourglass Networks
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}