Vi föreslår en ny metod för semantisk instans segmentering, genom att först beräkna hur troligt två pixlar ska tillhöra samma objekt, och sedan genom att gruppera liknande pixlar tillsammans. Vår likhetsmått bygger på en djup, fullständigt konvolutionell inbäddningsmodell. Vår grupperingsmetod bygger på att välja alla punkter som är tillräckligt lika en uppsättning "såddpunkter", utvalda från en djup, fullständigt konvolutionell poängsättningsmodell. Vi visar konkurrenskraftiga resultat på Pascal VOC instans segmentering riktmärke.
I 2D-domänen Fathi et al. REF uppskattar hur troligt det är att pixlar tillhör samma objekt.
Semantic Instance Segmentation via Deep Metric Learning
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}