今天新出的论文BlendMask: Top-Down Meets Bottom-Up for Instance Segmentation,提出一种自顶向下和自底向上设计策略相结合的实例分割算法BlendMask,在精度上超越了Mask RCNN,速度上快20%,可谓完美替代Mask RCNN的实例分割新标杆! 该文作者信息: 作者团队来自阿德莱德大学、东南大学和华为诺亚方舟实验室。 BlendMask算...
总之,BlendMask算法是一种实时且领先的实例分割算法,通过结合Top-down和Bottom-up方法的思路,实现了高精度和实时性的平衡。该算法在COCO test-dev数据集上取得了state-of-the-art的性能,为实例分割领域带来了新的突破。对于从事计算机视觉和实例分割研究的读者来说,BlendMask算法无疑是一个值得关注和研究的重要成果。...
基于FCOS提出简洁的算法网络BlendMask BlendMask的推理时间不会像二阶检测器一样随着预测数量的增加而增加 BlendMask的准确率和速度比Mask R-CNN要好,且mask mAP比最好的全卷积实例分割网络Tensor-Mask要高1.1 由于bottom模块能同时分割多种物体,BlendMask可直接用于全景分割 Mask R-CNN的mask输出固定为28×28,BlendMask...
新论文BlendMask: Top-Down Meets Bottom-Up for Instance Segmentation,提出一种自顶向下和自底向上设计策略相结合的实例分割算法BlendMask,在精度上超越了Mask RCNN,速度上快20%,可谓完美替代Mask RCNN的实例分割新标杆! 该文作者信息: 作者团队来自阿德莱德大学、东南大学和华为诺亚方舟实验室。 BlendMask算法思想结果...
BlendMask是一阶段的密集实例分割方法,结合了Top-down和Bottom-up的方法的思路。它通过在anchor-free检测模型FCOS的基础上增加了Bottom Module提取low-level的细节特征,并在instance-level上预测一个attention;借鉴FCIS和YOLACT的融合方法,作者提出了Blender模块来更好地融合这两种特征。最终,BlendMask在COCO上的精度(41.3AP...
单阶段实例分割(Single Shot Instance Segmentation),这方面工作其实也是受到了单阶段目标检测研究的影响,因此也有两种思路,一种是受one-stage, anchor-based 检测模型如YOLO,RetinaNet启发,代表作有YOLACT和SOLO;一种是受anchor-free检测模型如 FCOS 启发,代表作有PolarMask和AdaptIS。
新论文BlendMask: Top-Down Meets Bottom-Up for Instance Segmentation,提出一种自顶向下和自底向上设计策略相结合的实例分割算法BlendMask,在精度上超越了Mask RCNN,速度上快20%,可谓完美替代Mask RCNN的实例分割新标杆! 该文作者信息: 作者团队来自阿德莱德大学、东南大学和华为诺亚方舟实验室。
新论文BlendMask: Top-Down Meets Bottom-Up for Instance Segmentation,提出一种自顶向下和自底向上设计策略相结合的实例分割算法BlendMask,在精度上超越了Mask RCNN,速度上快20%,可谓完美替代Mask RCNN的实例分割新标杆! 该文作者信息: 作者团队来自阿德莱德大学、东南大学和华为诺亚方舟实验室。
BlendMask模型在实例分割、全景分割等任务上的应用 课程简介 实例分割,是机器自动从图像中用目标检测的方法框出不同的实例,然后用语义分割的方法在不同的实例区域内进行逐像素标记的过程。简单的理解就是:在同一个类的实例中区分不同的实例。在计算机视觉的任务中,由于实例分割是像素级识别轮廓任务,因此与其他类似的...
BlendMASK的网络结构包含三个关键部分，尽管论文中的图示可能不够直观，需要结合论文和源码深入了解。Bottom模块输出特征的维度为N*K*H/s*W/s，其中N表示批次大小，K是基础数量，H*W是输入尺寸，S是得分输出步长。Top层在检测输出时，通过额外的卷积层生成注意力A，其维度为N*(K'M'M)*Hl*Wl，其中...