論文の概要: 2nd Place Solution to Instance Segmentation of IJCAI 3D AI Challenge 2020

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.10957v1
• Date: Wed, 21 Oct 2020 12:53:01 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-05 00:27:48.306973
• Title: 2nd Place Solution to Instance Segmentation of IJCAI 3D AI Challenge 2020
• Title（参考訳）: IJCAI 3D AI Challenge 2020のインスタンスセグメンテーションに対する第2位ソリューション
• Authors: Kai Jiang (1), Xiangyue Liu (2), Zheng Ju (3), Xiang Luo (1)((1) LinkDoc Technology, Beijing, China, (2) School of Software, Beihang University, Beijing, China, (3) Huaxin consulting Co., Ltd, Hangzhou, China)
• Abstract要約: PointRend を用いた Mask R-CNN は,高品質なオブジェクト境界を出力する基本セグメンテーションフレームワークとして選択される。 ResNeSt、FPN、DCNv2を統合したより良いエンジンと、セグメンテーション性能を改善するために様々な効果的なトリックを適用した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.1362356283102795
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Compared with MS-COCO, the dataset for the competition has a larger proportion of large objects which area is greater than 96x96 pixels. As getting fine boundaries is vitally important for large object segmentation, Mask R-CNN with PointRend is selected as the base segmentation framework to output high-quality object boundaries. Besides, a better engine that integrates ResNeSt, FPN and DCNv2, and a range of effective tricks that including multi-scale training and test time augmentation are applied to improve segmentation performance. Our best performance is an ensemble of four models (three PointRend-based models and SOLOv2), which won the 2nd place in IJCAI-PRICAI 3D AI Challenge 2020: Instance Segmentation.
• Abstract（参考訳）: MS-COCOと比較して、競合のデータセットは96x96ピクセルを超える大きなオブジェクトの比率が大きい。 大きなオブジェクトのセグメンテーションでは、細かいバウンダリを得ることが極めて重要であるため、pointrendを使ったマスクr-cnnがベースセグメンテーションフレームワークとして選択され、高品質なオブジェクト境界を出力する。 さらに、ResNeSt、FPN、DCNv2を統合したより優れたエンジンと、マルチスケールトレーニングやテスト時間拡張を含む様々な効果的なトリックを適用し、セグメンテーション性能を向上させる。 私たちの最高のパフォーマンスは、4つのモデル(PointRendベースの3つのモデルとSOLOv2)のアンサンブルで、IJCAI-PRICAI 3D AI Challenge 2020: Instance Segmentationで2位を獲得しました。

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