論文の概要: ISDA: Position-Aware Instance Segmentation with Deformable Attention

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.12251v1
• Date: Wed, 23 Feb 2022 12:30:18 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-02-25 17:05:52.096991
• Title: ISDA: Position-Aware Instance Segmentation with Deformable Attention
• Title（参考訳）: ISDA: 変形可能な注意を伴う位置認識型インスタンスセグメンテーション
• Authors: Kaining Ying, Zhenhua Wang, Cong Bai, Pengfei Zhou
• Abstract要約: 我々はISDAと呼ばれる新しいエンドツーエンドのインスタンスセグメンテーション手法を提案する。 従来の畳み込み操作によって生成されるオブジェクトマスクのセットを予測するために、タスクを再設定する。 提案手法は, セット予測機構によりNMSフリーである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.188555841288538
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Most instance segmentation models are not end-to-end trainable due to either the incorporation of proposal estimation (RPN) as a pre-processing or non-maximum suppression (NMS) as a post-processing. Here we propose a novel end-to-end instance segmentation method termed ISDA. It reshapes the task into predicting a set of object masks, which are generated via traditional convolution operation with learned position-aware kernels and features of objects. Such kernels and features are learned by leveraging a deformable attention network with multi-scale representation. Thanks to the introduced set-prediction mechanism, the proposed method is NMS-free. Empirically, ISDA outperforms Mask R-CNN (the strong baseline) by 2.6 points on MS-COCO, and achieves leading performance compared with recent models. Code will be available soon.
• Abstract（参考訳）: ほとんどのインスタンスセグメンテーションモデルは、前処理として提案推定(rpn)を、後処理として非最大抑制(nms)を組み込んだため、エンドツーエンドのトレーニングはできない。 本稿ではISDAと呼ばれる新しいエンドツーエンドのインスタンスセグメンテーション手法を提案する。 学習された位置認識カーネルとオブジェクトの特徴を備えた従来の畳み込み操作によって生成されるオブジェクトマスクのセットを予測する。 このようなカーネルや機能は、マルチスケール表現を備えた変形可能なアテンションネットワークを活用することで学習される。 提案手法は, セット予測機構によりNMSフリーである。 実証的には、ISDAはMS-COCOでMask R-CNN(強力なベースライン)を2.6ポイント上回っており、最近のモデルと比較して高いパフォーマンスを達成している。 コードはもうすぐ入手できる。

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