图像分割算法:Panoptic Feature Pyramid Networks

1.题外话:

        新年伊始,何凯明老师团队就出了一篇新文章,这也是极大鼓舞着学术界的各位科研工作者。为此,对何老师表示敬仰。

2.预备知识:

图像分割算法:Panoptic Feature Pyramid Networks_第1张图片

图中c图是对a图进行语义分割的结果,d图是对a图进行实例分割的结果。

两者最大的区别就是图中的"cube对象",在语义分割中给了它们相同的颜色,而在实例分割中却给了不同的颜色。

即实例分割需要在语义分割的基础上对同类物体进行更精细的分割。

3.贡献点:

        通过使用共享的特征金字塔网络 (FPN) 主干,对 Mask R-CNN(流行的实例分割方法)添加了语义分割分支,从而实现单个网络完成实例分割(instance segmentation)任务、语义分割(semantic segmentation)任务。

4.后记:

        关于文章的算法研究,后期会进行更新。

 

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