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 REF, idén är först att beräkna sannolikheten för att två pixlar tillhör samma objekt (med hjälp av ett djupt neuralt nätverk), sedan använda dessa sannolikheter för att segmentera bilden i objekt instanser.
Semantic Instance Segmentation via Deep Metric Learning
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}