論文の概要: K-Net: Towards Unified Image Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.14855v1
• Date: Mon, 28 Jun 2021 17:18:21 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-06-29 14:02:37.102316
• Title: K-Net: Towards Unified Image Segmentation
• Title（参考訳）: K-Net: 統一イメージセグメンテーションを目指して
• Authors: Wenwei Zhang, Jiangmiao Pang, Kai Chen, Chen Change Loy
• Abstract要約: K-Netと名付けられたこのフレームワークは、学習可能なカーネルのグループによってインスタンスとセマンティックカテゴリの両方を一貫して分割する。 K-Netは双方向マッチングでエンドツーエンドでトレーニングすることができ、そのトレーニングと推論は自然にNMSフリーで、ボックスフリーである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 78.32096542571257
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Semantic, instance, and panoptic segmentations have been addressed using different and specialized frameworks despite their underlying connections. This paper presents a unified, simple, and effective framework for these essentially similar tasks. The framework, named K-Net, segments both instances and semantic categories consistently by a group of learnable kernels, where each kernel is responsible for generating a mask for either a potential instance or a stuff class. To remedy the difficulties of distinguishing various instances, we propose a kernel update strategy that enables each kernel dynamic and conditional on its meaningful group in the input image. K-Net can be trained in an end-to-end manner with bipartite matching, and its training and inference are naturally NMS-free and box-free. Without bells and whistles, K-Net surpasses all previous state-of-the-art single-model results of panoptic segmentation on MS COCO and semantic segmentation on ADE20K with 52.1% PQ and 54.3% mIoU, respectively. Its instance segmentation performance is also on par with Cascade Mask R-CNNon MS COCO with 60%-90% faster inference speeds. Code and models will be released at https://github.com/open-mmlab/mmdetection.
• Abstract（参考訳）: セマンティクス、インスタンス、およびpanopticセグメンテーションは、基盤となる接続にもかかわらず、異なる、特殊なフレームワークを使用して対処されてきた。 本稿では,これらと本質的に類似したタスクに対して,統一的でシンプルで効果的なフレームワークを提案する。 k-netと名付けられたこのフレームワークは、学習可能なカーネルのグループによって、インスタンスとセマンティクスの両方のカテゴリを一貫してセグメンテーションする。 様々なインスタンスを区別することの難しさを解消するために,入力画像中の各カーネルを意味のあるグループに動的かつ条件づけするカーネル更新戦略を提案する。 K-Netは双方向マッチングでエンドツーエンドでトレーニングすることができ、そのトレーニングと推論は自然にNMSフリーで、ボックスフリーである。 ベルとホイッスルがなければ、K-Netは、MS COCOのパン光学セグメントと、52.1% PQと54.3% mIoUのADE20Kのセマンティックセマンティックセマンティックセマンティックセマンティックセマンティクスの全ての最先端シングルモデル結果を上回っている。 インスタンスセグメンテーション性能はカスケードマスク R-CNNon MS COCOと同等であり、推論速度は60%-90%高速である。 コードとモデルはhttps://github.com/open-mmlab/mmdetectionでリリースされる。

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