Robust Vision Challenge 2020——全景分割项目第一名技术报告
计算机视觉与模式识别
2020-08-25 v1 机器学习
机器人学
摘要
在本技术报告中，我们介绍了获胜全景分割架构 EffPS_b1bs4_RVC 的关键细节。我们的网络是最先进 EfficientPS 架构的轻量版本，由我们提出的共享骨干网络（采用修改后的 EfficientNet-B5 模型作为编码器）以及随后的 2-way FPN 组成，以学习语义丰富的多尺度特征。它包含两个任务专用头：修改后的 Mask R-CNN 实例头与我们新颖的语义分割头，后者通过专用模块处理不同尺度特征以实现连贯的特征精炼。最后，我们提出的全景融合模块自适应融合来自各头的 logits，产生全景分割输出。Robust Vision Challenge 2020 基准测试结果显示，我们的模型在 Microsoft COCO、VIPER 与 WildDash 上排名 #1，在 Cityscapes 与 Mapillary Vistas 上排名 #2，从而在全景分割任务上取得总排名 #1。
引用
@article{arxiv.2008.10112,
title = {Robust Vision Challenge 2020 -- 1st Place Report for Panoptic Segmentation},
author = {Rohit Mohan and Abhinav Valada},
journal= {arXiv preprint arXiv:2008.10112},
year = {2020}
}