論文の概要: A Coarse-to-Fine Instance Segmentation Network with Learning Boundary Representation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.10213v1
• Date: Fri, 18 Jun 2021 16:37:28 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-06-21 14:22:02.551040
• Title: A Coarse-to-Fine Instance Segmentation Network with Learning Boundary Representation
• Title（参考訳）: 境界表現を学習する粗大なインスタンス分割ネットワーク
• Authors: Feng Luo, Bin-Bin Gao, Jiangpeng Yan, Xiu Li
• Abstract要約: 境界ベースのインスタンスセグメンテーションは、その魅力的な効率性から多くの注目を集めている。 既存の手法は長距離回帰の難しさに悩まされている。 この問題に対処する粗大なモジュールを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.967299485260163
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Boundary-based instance segmentation has drawn much attention since of its attractive efficiency. However, existing methods suffer from the difficulty in long-distance regression. In this paper, we propose a coarse-to-fine module to address the problem. Approximate boundary points are generated at the coarse stage and then features of these points are sampled and fed to a refined regressor for fine prediction. It is end-to-end trainable since differential sampling operation is well supported in the module. Furthermore, we design a holistic boundary-aware branch and introduce instance-agnostic supervision to assist regression. Equipped with ResNet-101, our approach achieves 31.7\% mask AP on COCO dataset with single-scale training and testing, outperforming the baseline 1.3\% mask AP with less than 1\% additional parameters and GFLOPs. Experiments also show that our proposed method achieves competitive performance compared to existing boundary-based methods with a lightweight design and a simple pipeline.
• Abstract（参考訳）: 境界ベースのインスタンスセグメンテーションは、その魅力的な効率性から多くの注目を集めている。 しかし,既存の手法では遠距離回帰が困難である。 本稿では,この問題に対処するための粗細モジュールを提案する。 粗い段階で近似境界点を生成し、その特徴をサンプリングして精巧な回帰器に供給して微妙な予測を行う。 モジュール内では差分サンプリング操作が十分にサポートされているため、エンドツーエンドでトレーニング可能である。 さらに,包括的境界認識ブランチを設計し,回帰を支援するためにインスタンス非依存の監督を導入する。 ResNet-101を組み込んだアプローチでは,COCOデータセット上の31.7\%マスクAPを単一スケールのトレーニングとテストで達成し,ベースラインの1.3\%マスクAPを1\%未満の追加パラメータとGFLOPで上回った。 また,提案手法は,軽量な設計と簡単なパイプラインを持つ既存の境界ベース手法と比較して,競争性能が向上することを示した。

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