IJCAI 3D AI Challenge 2020 实例分割第二名方案
计算机视觉与模式识别
2020-10-22 v1
摘要
与 MS-COCO 相比，该竞赛数据集包含更大比例面积大于 96x96 像素的大物体。由于精细边界对大物体分割至关重要，我们选用带 PointRend 的 Mask R-CNN 作为基础分割框架以输出高质量物体边界。此外，我们应用了一个集成 ResNeSt、FPN 和 DCNv2 的更优引擎，以及一系列有效技巧（包括多尺度训练与测试时增强）来提升分割性能。我们的最佳性能为四个模型的集成（三个基于 PointRend 的模型与 SOLOv2），该方案在 IJCAI-PRICAI 3D AI Challenge 2020：实例分割中荣获第二名。
引用
@article{arxiv.2010.10957,
title = {2nd Place Solution to Instance Segmentation of IJCAI 3D AI Challenge 2020},
author = {Kai Jiang and Xiangyue Liu and Zheng Ju and Xiang Luo},
journal= {arXiv preprint arXiv:2010.10957},
year = {2020}
}