Det sätt på vilket information sprids i neurala nätverk är av stor betydelse. I detta dokument föreslår vi Path Aggregation Network (PANet) som syftar till att öka informationsflödet i den förslagsbaserade ramen för instanssegmentering. Specifikt förstärker vi hela funktionshierarkin med exakta lokaliseringssignaler i lägre lager genom nedifrån-och-upp-vägförstärkning, vilket förkortar informationsbanan mellan lägre lager och översta funktion. Vi presenterar adaptiv funktion pooling, som länkar funktionen rutnät och alla funktionsnivåer för att göra användbar information i varje nivå sprids direkt till följande förslag undernätverk. En kompletterande gren som fångar olika åsikter för varje förslag skapas för att ytterligare förbättra mask förutsägelsen. Dessa förbättringar är enkla att genomföra, med subtila extra computational overhead. Ändå är de användbara och gör vår PANet nå den 1 st plats i COCO 2017 Challenge instance Segmentation uppgift och 2 nd plats i Object Detection uppgift utan stor batch utbildning. PANet är också toppmodern på MVD och Cityscapes.
PANet REF förbättrar funktionen hierarkier i FPN genom ytterligare nedifrån-och-upp väg förstärkning och föreslår adaptiv funktion poolning till aggregerade funktioner från alla nivåer för bättre förutsägelse.
Path Aggregation Network for Instance Segmentation
{'venue': '2018 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'journal': '2018 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}