将特征轮廓应用于基于 PolarMask 的实例分割
计算机视觉与模式识别
2022-08-25 v1
摘要
特征轮廓是基于奇异值分解的首个数据驱动轮廓描述子。基于 ESE-Seg 的实现，特征轮廓已成功应用于实例分割任务。在本报告中，我们将特征轮廓引入 PolarMask 网络用于实例分割。实验结果表明，所提算法在 COCO2017 和 SBD 两个实例分割数据集上取得了优于 PolarMask 的结果。此外，我们从定性角度分析了特征轮廓的特性。我们的代码可在 https://github.com/dnjs3594/Eigencontours 获取。
引用
@article{arxiv.2208.11258,
title = {Applying Eigencontours to PolarMask-Based Instance Segmentation},
author = {Wonhui Park and Dongkwon Jin and Chang-Su Kim},
journal= {arXiv preprint arXiv:2208.11258},
year = {2022}
}