PatchPerPix用于实例分割
计算机视觉与模式识别
2022-12-09 v4
摘要
我们提出了一种新颖的无提议实例分割方法，能够处理跨越图像大部分区域并形成带有交叉的密集目标簇的复杂目标形状。我们的方法基于预测密集局部形状描述子，并将其组装以形成实例。所有实例一次性同时组装完成。据我们所知，我们的方法是首个非迭代且能产生由学习到的形状块组成实例的方法。我们在多种不同的数据域上评估了我们的方法，其在四个基准上确立了新的最先进水平（SOTA），即ISBI 2012 EM分割基准、BBBC010秀丽隐杆线虫数据集，以及二维和三维细胞细胞核荧光显微镜数据。我们进一步展示了我们的方法也适用于果蝇神经元的三维光学显微镜数据，其呈现出极端复杂的形状簇情况。
引用
@article{arxiv.2001.07626,
title = {PatchPerPix for Instance Segmentation},
author = {Peter Hirsch and Lisa Mais and Dagmar Kainmueller},
journal= {arXiv preprint arXiv:2001.07626},
year = {2022}
}
备注
ECCV2020, code: https://github.com/Kainmueller-Lab/PatchPerPix