stuff何许人也,相对于目标而言的环境信息,一般是图像中的草地,墙面或者天空,因为往往在一张图像中这些背景占据着大部分像素,对于场景理解必不可少,所以引入了这一任务。 不过目前这个任务还没有发布t ...
全景分割是 年新推出的一个任务,它要求同时分割出目标和背景,也就是既有实例分割也有语义分割,用官方的话讲是朝着真实世界视觉系统的重要一步 如图所示,里面既有对天空,草地等stuff的分割,也有对目标实例的分割。 这项任务加入到了 年的挑战赛,结果会在ECCV 的workshop上展示。 ...
2018-12-09 10:21 0 798 推荐指数:
stuff何许人也,相对于目标而言的环境信息,一般是图像中的草地,墙面或者天空,因为往往在一张图像中这些背景占据着大部分像素,对于场景理解必不可少,所以引入了这一任务。 不过目前这个任务还没有发布t ...
刚浏览了一下coco数据集官网,认真看了一下18年的目标检测任务,简单记录一下。 coco2018目标检测挑战赛只进行实例分割的评比,虽然仍然可以输出bbox,但是不可以提交到比赛的服务器,原因是官方希望研究主要投入到实例分割任务上。 主页上的图片也正好说明了这一点,只有实例分割的标记 ...
全景分割 Panoptic Segmentation 论文链接: http://openaccess.thecvf.com/content_CVPR_2019/papers/Kirillov_Panoptic_Segmentation_CVPR_2019_paper.pdf 摘要 本文 ...
文件解析 参考github:https://github.com/cocodataset/panopticapi 输入图像: 标注图像png: 标注json文件(里面有两张图): ...
全景分割pipeline搭建 整体方法使用语义分割和实例分割结果,融合标签得到全景分割结果; 数据集使用:panoptic_annotations_trainval2017和cityscapes ...
下一个项目将开始研究全景分割,这里把去年和今年出来的paper简单列了一下,全景分割框架内有很多细节,一时半会没法吃透,需要时间慢慢消化。 Panoptic Segmentation 核心思想 http://arxiv.org/abs/1801.00868 提出新的任务PS,结合 ...
摘要 MaX-DeepLab优势: 加了遮罩:基于包围框的方法是预测包围框,不用包围框的是预测遮罩 端到端,无代理子任务:直接通过transformer预测类别标签,用二匹配方法,以PQ-s ...
全景分割:CVPR2019论文解析 Panoptic Segmentation 论文链接: http://openaccess.thecvf.com/content_CVPR_2019/papers ...