结合语义与实例分割检测反射
计算机视觉与模式识别
2019-05-01 v1
摘要
自然图像中的反射常导致自动检测系统的误检。这些误检会严重损害检测、计数与分割任务的准确性。在此，受近期全景分割方法的启发，我们展示了融合实例与语义分割如何自动识别反射误检，而无需显式标注反射区域。我们详细探究了当前最优两阶段检测器如何丧失更广泛的上下文特征，因而无法学会忽略这些反射。随后我们提出了一种用于该应用的实例与语义分割融合方法，并进一步展示其如何减少具有大量反射表面的真实世界监控数据中的误检。这表明全景分割及相关工作虽处于起步阶段，却已能在真实世界计算机视觉问题中发挥作用。
引用
@article{arxiv.1904.13273,
title = {Detecting Reflections by Combining Semantic and Instance Segmentation},
author = {David Owen and Ping-Lin Chang},
journal= {arXiv preprint arXiv:1904.13273},
year = {2019}
}