Pointrend: Image segmentation as rendering[C]//Proceedings of the IEEE/CVF conference on computer vision and pattern recognition. 2020: 9799-9808. 本文介绍了一种名为 PointRend 的图像分割方法。PointRend 将图像分割问题视为一种渲染问题,并通过在图像中自适应选择的点上进行基于点的分割预测来提高分割质量...
PointRend 可被纳入到常用的实例分割元架构(如 Mask R-CNN [19])和语义分割元架构(如 FCN [35])。其细分策略利用比直接密集计算少一个数量级的浮点运算,高效地计算高分辨率分割图。 PointRend 是通用模块,允许多种可能实现。抽象来看,PointRend 模块接受一或多个典型 CNN 特征图 f(x_i , y_i) 作为输入,...
PointRend 通过组合细粒度特征(fine-grained features)和粗略预测特征(coarse prediction features),来构建所选点的逐点特征表示。 在细粒度特征方面,为了让PointRend渲染出精细的分割细节,作者从CNN特征图中对每个采样点提取了特征向量。由于一个点是真值2D坐标,作者通过在特征图上进行双线性插值来计算特征向量。 细粒度...
1、从PointRend的应用思路中可以看到,这里包含了两个阶段的特征处理,分别是fine-grained features和coarse prediction部分,如果主干网络是ResNet,那么fine-grained features就是ResNet的stage2输出,也就是4倍下采样时的精细分割结果,而coarse prediction就是检测头的预测结果(还未上采样还原成原图的结果)。 2、从coarse ...
PointRend不仅限于实例分割,还可以扩展到其他像素级识别任务。在这里,我们证明了PointRend可以受益于两种语义分割模型:DeeplabV3[5],它使用扩展卷积在更密集的网格上进行预测;SemanticFPN[24],一种简单的编解码器架构。 数据集。 我们使用Cityscapes[9]语义分割集,其中包含19个类别、2975张训练图像和500张验证图像。我们...
PointRend 是何恺明团队对图像分割领域的又一最新探索,该项工作创新地采用计算机图形学的渲染思路来解决计算机视觉领域的图像分割问题。算法不仅提升了分割过程中的平滑性,实现了对图像细节的准确分割,也大大节省了资源消耗,算力需求仅为 Mask R-CNN 的 2.6%。此外,PointRend 可以作为神经网络模块,与其他图像分割元网络,...
本项目是第四届百度Paddle复现论文大赛的获奖项目。PointRend提出了一个独特的视角,提出PointRend神经网络模块。可以灵活地应用于实例分割和语义分割任务,快来试试吧～ - 飞桨AI Studio
整理| Maglish策划 | 蔡芳芳PointRend 是何恺明团队对图像分割领域的又一最新探索,该项工作创新地采用计算机图形学的渲染思路来解决计算机视觉领域的图像分割问题。算法不仅提升了分割过程中的平滑性,实现了对图像细节的准确分割,也大大节省了资源消耗,算力需求仅为 Mask R-CNN 的 2.6%。此外,PointRend 可以作为神经网络...
PointRend 是何恺明团队对图像分割领域的又一最新探索,该项工作创新地采用计算机图形学的渲染思路来解决计算机视觉领域的图像分割问题。算法不仅提升了分割过程中的平滑性,实现了对图像细节的准确分割,也大大节省了资源消耗,算力需求仅为 Mask R-CNN 的 2.6%。此外,PointRend 可以作为神经网络模块,与其他图像分割元网络,...
4.PointRend通过插值操作来提取选中点的点级特征,并使用一个小的point head子网络根据逐点特征来预测输出特征图。 论文主要贡献 1.提出可嵌入主流网络的PointRend模块,提高了图像分割精度。 2.把图像分割问题看作渲染问题,本质上是一个新型上采样方法,为图像分割提供独特视角。