用于实时实例分割的显式形状编码
计算机视觉与模式识别
2019-08-13 v1
摘要
本文提出一种基于显式形状编码的新型自顶向下实例分割框架，名为 \textbf{ESE-Seg}。它通过张量运算显式解码多个物体形状，大幅降低了实例分割的计算消耗，从而以几乎与物体检测相同的速度执行实例分割。ESE-Seg 基于一种新颖的形状签名内中心半径（Inner-center Radius, IR）、切比雪夫多项式拟合以及强大的现代物体检测器。采用 YOLOv3 的 ESE-Seg 在 Pascal VOC 2012 上的 mAP@0.5 指标优于 Mask R-CNN，同时快 7 倍。
引用
@article{arxiv.1908.04067,
title = {Explicit Shape Encoding for Real-Time Instance Segmentation},
author = {Wenqiang Xu and Haiyang Wang and Fubo Qi and Cewu Lu},
journal= {arXiv preprint arXiv:1908.04067},
year = {2019}
}
备注
to appear in ICCV2019