PanoNet:基于位置敏感特征嵌入的实时全景分割
计算机视觉与模式识别
2020-08-04 v1
摘要
我们提出一种简单、快速且灵活的框架,用于同时生成语义与实例掩码以实现全景分割。我们的方法称为 PanoNet,采用简洁自然的结构设计,将问题纯粹作为分割任务处理,无需耗时的检测过程。我们还引入位置敏感嵌入,通过兼顾物体外观与空间位置来进行实例分组。总体而言,PanoNet 以实时速度在高分辨率 Cityscapes 图像上产出高质量全景结果,显著快于所有性能相当的方法。我们的方法良好满足了自动驾驶与增强现实等许多应用的实际速度与内存需求。
引用
@article{arxiv.2008.00192,
title = {PanoNet: Real-time Panoptic Segmentation through Position-Sensitive Feature Embedding},
author = {Xia Chen and Jianren Wang and Martial Hebert},
journal= {arXiv preprint arXiv:2008.00192},
year = {2020}
}