单阶段路径集成全景分割
计算机视觉与模式识别
2020-12-07 v2
摘要
全景分割作为统一实例分割与语义分割的新任务，近来备受关注。然而，以往多数方法由多条通路组成，每条通路专用于指定的分割任务。本文中，我们提出通过集成执行流以单阶段解决全景分割。借助集成通路，生成名为 Panoptic-Feature 的统一特征图，其包含事物（things）与素材（stuffs）的信息。通过辅助问题引导聚类属于同一实例的像素并区分不同类别的物体，Panoptic-Feature 变得更为精细。一组卷积滤波器（每个滤波器代表一个事物或素材）一次性作用于 Panoptic-Feature，实现单阶段全景分割。兼具自顶向下与自底向上方法之优势，我们的方法 SPINet 在主要全景分割基准 COCO 与 Cityscapes 上享有高效率与高精度。
引用
@article{arxiv.2012.01632,
title = {Single-shot Path Integrated Panoptic Segmentation},
author = {Sukjun Hwang and Seoung Wug Oh and Seon Joo Kim},
journal= {arXiv preprint arXiv:2012.01632},
year = {2020}
}
备注
10 pages, 5 figures