CVPRMar, 2020

BANet：双向聚合网络在遮挡处理方面的全景分割

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TL;DR本文提出了一种基于双向学习流程和插拔式遮挡处理算法的深度全景分割方案，用于同时执行前景实例的实例分割和背景物品的语义分割，并能有效地处理不同物体实例之间的遮挡问题。在 COCO 全景基准测试中，实验结果验证了我们所提出的方法的有效性。
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发现论文，激发创造
  • 全景分割端到端网络

    该论文提出了一种新型的端对端网络，能够高效地预测实例和物体分割，并引入了一种新的空间排名模块以处理预测实例之间的遮挡问题。在 COCO Panoptic 基准测试上取得了可喜的成果。

    Mar, 2019

  • 全景分割的训练和推理统一化

    我们提出了一种端到端的网络，用于连接全景分割的训练和推理管道，通过使用密集实例亲和力来捕获像素对属于相同实例的概率，并与 ResNet-50 骨干网络配合使用，实现了对 Cityscapes 和 COCO 数据集的新记录。

    Jan, 2020

  • 单次全景分割

    本文提出了一种全新的端到端单次方法，可以将可计数的物体实例 (事物) 以及背景区域 (物料) 分段成为一个几乎达到视频帧率的非重叠全景分割。

    Nov, 2019

  • 感知无形：无需提案的全视野不论提取分割

    本文提出了一种无需预测提议、将 amodal mask 分配到不同层级、通过在每一层独立地进行 amodal 实例回归来预测交通参与者及其语义标签的 proposal-free 多标签多类别无缝分割网络，并采用共享骨干和不对称双解码器的 et 架构以及 amodal mask refiner，其在 BDD100K-APS 和 KITTI-360-APS 数据集上的测试表明超越了现有技术水平。

    May, 2022

  • 具有联合语义和实例分割网络的全景分割

    提出了一种用于全景分割的单一网络方法，该方法将联合训练的语义分割和实例分割网络的预测结果结合起来使用启发式方法，通过对 ResNet-50 特征提取器的共享来加快训练速度并提高内存效率，并使用 Mask R-CNN 类型的架构进行实例分割和增加 Pyramid Pooling 模块进行语义分割。在 COCO 和 Mapillary 联合识别挑战赛 2018 中，我们的方法在 Mapillary Vistas 验证集上获得了 17.6 的 PQ 分数，在 COCO 测试开发集上获得了 27.2 的 PQ 分数。

    Sep, 2018

  • Panoptic 分割的实例网络和语义分割集成

    本文提出了解决 2019 年 COCO 全景分割任务的方法，结合了实例分割和语义分割，采用多种模型和策略，获取了最佳结果 $PQ$ 47.1。

    Apr, 2023

  • 全景特征金字塔网络

    本文介绍了一种用于 Panoptic 分割任务的新方法，即在 Mask R-CNN 模型中使用共享的 Feature Pyramid Network 实现对实体和语义分割任务的联合建模，该方法既能保持实体分割的高效性，而且还能实现语义分割的最佳性能。

    Jan, 2019

  • 基于密集检测的实时全景分割

    本文提出了一种基于密集检测和全局自注意力机制的新型单次全景分割网络，该网络采用参数自由的掩码构建方法，大大降低了计算复杂度，实现了高效的实时性能，并在 Cityscapes 和 COCO 基准测试上取得了很好的效果。

    Dec, 2019

  • Panoptic-DeepLab: 一种简单、强大、快速的自下而上全景分割基线

    Panoptic-DeepLab 是一个用于全景分割的模型，具有简单、强大和快速的特点。通过采用语义和实例分割的双重 ASPP 和双重解码器结构，同时使用语义分割模型的典型设计和类别不可知的实例中心回归，Panoptic-DeepLab 超过了所有三个 Cityscapes 基准测试，取得了新的最佳表现，并在 Mapillary Vistas 测试集上提供了未来领先的 42.7％ PQ 精度.

    Nov, 2019

  • 学习实例遮挡用于全景分割

    本文提出了一种名为 OCFusion 的轻量级方法来解决 Panoptic 分割中目标实例之间的重叠问题，该方法通过二元关联建模来实现物体实例的非重叠分割。该方法利用现有数据集注释自动推导出的真实关联进行训练，在 COCO 数据集上表现出最先进的效果，并在 Cityscapes panoptic 分割基准测试中展示了竞争力的结果。

    Jun, 2019