用于实例分割的非局部感兴趣区域
计算机视觉与模式识别
2018-07-17 v1
摘要
我们引入非局部 RoI（NL-RoI）块的概念，作为一种通用且灵活的模块，可无缝适配到不同的 Mask R-CNN 头中以用于各种任务。Mask R-CNN 独立处理 RoI（感兴趣区域）并基于单个对象边界框进行预测。然而，对象间的相关性可能为检测与分割提供有用信息。所提出的 NL-RoI 块使每个 RoI 能够参考所有其他 RoI 的信息，从而构成一个简单、低代价但有效的模块。我们的实验结果表明，带有 NL-RoI 块的泛化模型能在 Robust Vision Challenge 基准上提升 Mask R-CNN 用于实例分割的性能。
引用
@article{arxiv.1807.05361,
title = {Non-local RoIs for Instance Segmentation},
author = {Shou-Yao Roy Tseng and Hwann-Tzong Chen and Shao-Heng Tai and Tyng-Luh Liu},
journal= {arXiv preprint arXiv:1807.05361},
year = {2018}
}
备注
Robust Vision Challenge 2018