分布式实例分割：用潜在的 MaskRCNN 模型建模不确定性和高置信度预测

May, 2023

分布式实例分割：用潜在的 MaskRCNN 模型建模不确定性和高置信度预测

Distributional Instance Segmentation: Modeling Uncertainty and High Confidence Predictions with Latent-MaskRCNN

YuXuan Liu, Nikhil Mishra, Pieter Abbeel, Xi Chen

TL;DR本文提出一种基于概率分布的实例分割方法，利用潜在编码来建模物体掩膜的可能假设，从而降低机器人应用中的临界错误率。在实际服装拣选机器人上，该方法成功降低了错误率并提高了性能。

Abstract

object recognition and instance segmentation are fundamental skills in any robotic or autonomous system. Existing state-of-the-art methods are often unable to capture meaningful uncertainty in challenging or ambi

object recognition instance segmentation robotic systems uncertainty modeling latent codes

发现论文，激发创造

基于概率的深度学习实例分割

本文提出了一种泛用方法来获得无需提议的实例分割模型内在的不确定性估计，并且评估了在 BBBC010 C. elegans 数据集上的可行性和有效性，并模拟了这些不确定性估计在指导的校对中的潜在用途。

Aug, 2020

基于采样的实例分割网络不确定性估计

本文探究机器学习模型预测不确定性模拟的一种技术 Monte-Carlo Dropout 的聚类方法，并使用贝叶斯高斯混合模型来解决效率问题。同时研究了不同的 dropout rate，focal loss 和标度等技术，并将它们整合到 Mask-RCNN 模型中，以获得每个实例最准确的不确定性估计并进行图形展示。

May, 2023

物理交互自监督迁移学习用于实例分割

该论文提出了自监督学习的迁移学习方法，通过机器人与环境互动自主地推动未知物体并使用光学流来创建自我标记的训练数据以实现实例分割。最终，他们提出的 SelfDeepMask 模型在挑战性场景下对 DeepMask 模型的平均精度提高了 9.5%。

May, 2020

基于图像级监督学习的实例分割：口罩在哪里？

本文提出了一种使用图像级别标签进行实例分割的新框架，其中分为两个阶段，分别是训练分类器生成伪掩模并在这些伪掩模上训练完全监督的 Mask R-CNN。在 PASCAL VOC 2012 数据集上进行实验，相对于现有方法说明主要性能提高。

Jul, 2019

掩码 R-CNN

我们提出了一个简单、灵活、通用的物体实例分割框架。此方法名为 Mask R-CNN，通过在现有的边界框识别分支上添加一个预测对象掩模的分支，同时高效地检测图像中的物体并生成每个实例的高质量分割掩模。该方法简单易用，可快速训练，并且在 COCO 挑战赛的三个跟踪任务中均取得最佳结果，在实例分割、边界框目标检测和人体关键点检测方面均表现优异，是一个强大的基线模型。

Mar, 2017

MaskRNN：实例级视频对象分割

本文提出了一种名为 MaskRNN 的递归神经网络方法，它在每帧中利用两个深度成像网络输出（二元分割网络和定位网络）进行目标实例的视频对象分割以获取长时序结构和剔除异常值，结果在 DAVIS-2016、DAVIS-2017 和 Segtrack v2 数据集中均达到了最优表现。

Mar, 2018

学习分割每一物

该研究提出了一种新的部分监督训练范式和权重转移函数，使得可以在仅有少量掩模注释的情况下，使用来自 Visual Genome 数据集的框注释和 COCO 数据集中 80 个类别的掩模注释，训练出可以检测和分割 3000 个视觉概念的 Mask R-CNN 模型，在 COCO 数据集上进行了实验评估。这是实现广泛理解视觉世界的目标实例分割模型的第一步。

Nov, 2017

LevelSet R-CNN: 实例分割的深度变分方法

介绍了一种将现有的深度学习模型和变分分割方法结合的方法，该方法利用深度特征和能量函数优化得到高精度的实例分割掩码，适用于机器人操作和自动驾驶等各种现代应用。

Jul, 2020

TensorMask: 基于张量的密集物体分割基础

本文研究了密集滑动窗口实例分割的范例，将其作为 4D 张量预测任务，提出了一种称为 TensorMask 的通用框架，可以明确捕获几何信息和使预测更加准确，比现有的模型具有更好的性能表现。

Mar, 2019

单次实例分割

该研究提出一种名为 Siamese Mask R-CNN 的方法来解决一个新挑战性的问题 —— 一次性实例分割，通过对参考图像和场景进行编码来将检测和分割目标定向于参考类别，虽然将分割实例的知识转移到新对象类别的表现很好，但是针对参考类别进行检测的困难度更大，该研究为一次性实例分割提供了一个有力的准确率基准，并将启发更多有关更强大和灵活的场景分析算法的研究。

Nov, 2018