論文の概要: Real-time Instance Segmentation with Discriminative Orientation Maps

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.12204v1
• Date: Wed, 23 Jun 2021 07:27:35 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-06-24 15:21:56.489532
• Title: Real-time Instance Segmentation with Discriminative Orientation Maps
• Title（参考訳）: 識別指向マップを用いたリアルタイムインスタンス分割
• Authors: Wentao Du, Zhiyu Xiang, Shuya Chen, Chengyu Qiao, Yiman Chen and Tingming Bai
• Abstract要約: 本論文では,OrienMaskと呼ばれるリアルタイムインスタンス分割フレームワークを提案する。 いくつかの識別方向マップを予測するためにマスクヘッドが追加される。 同じアンカーサイズにマッチするすべてのインスタンスは、共通の向きマップを共有する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.16311150636417257
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Although instance segmentation has made considerable advancement over recent years, it's still a challenge to design high accuracy algorithms with real-time performance. In this paper, we propose a real-time instance segmentation framework termed OrienMask. Upon the one-stage object detector YOLOv3, a mask head is added to predict some discriminative orientation maps, which are explicitly defined as spatial offset vectors for both foreground and background pixels. Thanks to the discrimination ability of orientation maps, masks can be recovered without the need for extra foreground segmentation. All instances that match with the same anchor size share a common orientation map. This special sharing strategy reduces the amortized memory utilization for mask predictions but without loss of mask granularity. Given the surviving box predictions after NMS, instance masks can be concurrently constructed from the corresponding orientation maps with low complexity. Owing to the concise design for mask representation and its effective integration with the anchor-based object detector, our method is qualified under real-time conditions while maintaining competitive accuracy. Experiments on COCO benchmark show that OrienMask achieves 34.8 mask AP at the speed of 42.7 fps evaluated with a single RTX 2080 Ti. The code is available at https://github.com/duwt/OrienMask.
• Abstract（参考訳）: インスタンスのセグメンテーションは近年かなり進歩していますが、リアルタイムパフォーマンスで高精度なアルゴリズムを設計することは依然として課題です。 本稿では,OrienMaskと呼ばれるリアルタイムインスタンスセグメンテーションフレームワークを提案する。 一段物検出器YOLOv3では、マスクヘッドが追加され、前景および背景画素の両方の空間オフセットベクトルとして明示的に定義される識別向きマップが予測される。 方位マップの識別能力のおかげで、余分なフォアグラウンドセグメンテーションを必要とせずにマスクを復元できる。 同じアンカーサイズにマッチするすべてのインスタンスは、共通の向きマップを共有する。 この特別な共有戦略は、マスクの粒度が失われることなく、マスク予測のメモリ使用量を削減する。 NMS後に残るボックス予測を考慮すれば、インスタンスマスクは複雑さの低い対応する向きマップから同時に構築することができる。 マスク表現の簡潔な設計とアンカーベースオブジェクト検出器との効果的な統合により,本手法は競争精度を維持しつつ,リアルタイム条件下での精度が確保できる。 COCOベンチマークの実験では、OrienMaskは1つのRTX 2080 Tiで評価された42.7 fpsの速度で34.8マスクAPを達成した。 コードはhttps://github.com/duwt/orienmaskで入手できる。

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