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完美替代Mask RCNN!BlendMask:实例分割新标杆

来源: 时间:2020-01-13
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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算法思想结果示例:

 

 
上图展示了Blend过程,BlendMask分支得到的Bases和检测分支得到的attns注意力结果,一一对应按元素相乘再相加合成,得到最终的实例分割结果。
 
网络架构
作者是在SOTA 目标检测算法FCOS基础上改进得到BlendMask,下图橙色部分为实例分割的检测分支,绿色部分为使用FPN特征预测的一组bases。

 

 
检测分支得到目标包围框和attns注意力区块,其和Bottom 模块的结果Bases 经Blender模块blend成最终的分割结果。
 
下图为Bases 和 attentions 结果示意图:

 

 
实验结果
作者将BlendMask 与其他SOTA实例分割算法在COCO test-dev数据集上进行了比较:

 

 

 

BlendMask 在速度最快的的同时精度较高!
 
下图为一些分割结果示例:

 

 
该文提出的方法分割结果更加较精确细致。
 
详细信息请查看原论文。
 
论文地址:
https://arxiv.org/pdf/2001.00309.pdf
 
声明:文章收集于网络,版权归原作者所有,为传播信息而发,如有侵权,请联系小编删除,谢谢!
 
 


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