AIMS：全包含多层次分割
计算机视觉与模式识别
2023-05-30 v1
摘要
尽管图像分割在精确视觉实体分割方面取得了进展，但满足图像编辑应用对不同层次感兴趣区域选择的多样化需求仍未解决。本文提出一项新任务——全包含多层次分割（AIMS），将视觉区域分割为三个层次：部件、实体和关系（具有某种语义关系的两个实体）。我们还通过多数据集多任务训练构建了一个统一的 AIMS 模型，以应对标注不一致和任务相关性两大挑战。具体而言，我们提出了任务互补性、关联性和提示掩码编码器用于三个层次的预测。大量实验表明，与单数据集上的其他最先进方法或同时期分割一切的工作相比，我们的方法具有有效性和泛化能力。我们将公开代码和训练模型。
引用
@article{arxiv.2305.17768,
title = {AIMS: All-Inclusive Multi-Level Segmentation},
author = {Lu Qi and Jason Kuen and Weidong Guo and Jiuxiang Gu and Zhe Lin and Bo Du and Yu Xu and Ming-Hsuan Yang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2305.17768},
year = {2023}
}
备注
Technical Report