論文の概要: Recurrent Generic Contour-based Instance Segmentation with Progressive Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.08898v3
• Date: Mon, 22 Jan 2024 03:01:28 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-23 22:13:41.731012
• Title: Recurrent Generic Contour-based Instance Segmentation with Progressive Learning
• Title（参考訳）: 逐次学習による連続的輪郭型インスタンスセグメンテーション
• Authors: Hao Feng, Keyi Zhou, Wengang Zhou, Yufei Yin, Jiajun Deng, Qi Sun, Houqiang Li
• Abstract要約: 本稿では,一般的な輪郭型インスタンスセグメンテーションのための新しいディープネットワークアーキテクチャ,すなわちPolySnakeを提案する。 従来のSnakeアルゴリズムに動機付け,提案したPolySnakeはより優れた,堅牢なセグメンテーション性能を実現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 111.31166268300817
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Contour-based instance segmentation has been actively studied, thanks to its flexibility and elegance in processing visual objects within complex backgrounds. In this work, we propose a novel deep network architecture, i.e., PolySnake, for generic contour-based instance segmentation. Motivated by the classic Snake algorithm, the proposed PolySnake achieves superior and robust segmentation performance with an iterative and progressive contour refinement strategy. Technically, PolySnake introduces a recurrent update operator to estimate the object contour iteratively. It maintains a single estimate of the contour that is progressively deformed toward the object boundary. At each iteration, PolySnake builds a semantic-rich representation for the current contour and feeds it to the recurrent operator for further contour adjustment. Through the iterative refinements, the contour progressively converges to a stable status that tightly encloses the object instance. Beyond the scope of general instance segmentation, extensive experiments are conducted to validate the effectiveness and generalizability of our PolySnake in two additional specific task scenarios, including scene text detection and lane detection. The results demonstrate that the proposed PolySnake outperforms the existing advanced methods on several multiple prevalent benchmarks across the three tasks. The codes and pre-trained models are available at https://github.com/fh2019ustc/PolySnake
• Abstract（参考訳）: contourベースのインスタンスセグメンテーションは、複雑なバックグラウンド内でビジュアルオブジェクトを処理する柔軟性とエレガンスのおかげで、活発に研究されている。 本研究では,一般的な輪郭型インスタンスセグメンテーションのための新しいディープネットワークアーキテクチャ,すなわちPolySnakeを提案する。 古典的な Snake アルゴリズムに動機付け,提案した PolySnake は反復的・進行的輪郭改良戦略により,優れた,堅牢なセグメンテーション性能を実現する。 技術的には、PolySnakeは繰り返し更新演算子を導入し、オブジェクトの輪郭を反復的に見積もる。 それは、オブジェクト境界に向かって徐々に変形する輪郭の単一の推定を維持する。 それぞれのイテレーションで、PolySnakeは現在の輪郭のセマンティックリッチな表現を構築し、それをリカレント演算子に供給し、さらなる輪郭調整を行う。 反復精製により、輪郭は徐々に安定な状態に収束し、オブジェクトのインスタンスをしっかりと囲む。 一般的なインスタンスセグメンテーションの範囲を超えて、シーンテキスト検出とレーン検出を含む2つの特定のタスクシナリオにおいて、PolySnakeの有効性と一般化性を検証するために、広範な実験が実施されている。 その結果,提案手法は3つのタスクにまたがる複数の有界ベンチマークにおいて,既存の先進的手法よりも優れていることがわかった。 コードと事前訓練されたモデルはhttps://github.com/fh2019ustc/PolySnakeで入手できる。

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