DL之PanopticFPN：Panoptic FPN算法的簡介(論文介紹)、架構詳解、案例應用等配圖集合之詳細攻略
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目錄
PanopticFPN算法的簡介(論文介紹)
0、實驗結果
1、不同架構比較
PanopticFPN算法的架構詳解
PanopticFPN算法的案例應用
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PanopticFPN算法的簡介(論文介紹)
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Abstract
The recently introduced panoptic segmentation task has ?renewed our community’s interest in unifying the tasks of ?instance segmentation (for thing classes) and semantic segmentation ?(for stuff classes). However, current state-ofthe-art ?methods for this joint task use separate and dissimilar ?networks for instance and semantic segmentation, ?without performing any shared computation. In this work, ?we aim to unify these methods at the architectural level, ?designing a single network for both tasks. Our approach ?is to endow Mask R-CNN, a popular instance segmentation ?method, with a semantic segmentation branch using ?a shared Feature Pyramid Network (FPN) backbone. Surprisingly, ?this simple baseline not only remains effective for ?instance segmentation, but also yields a lightweight, topperforming ?method for semantic segmentation. In this work, ?we perform a detailed study of this minimally extended version ?of Mask R-CNN with FPN, which we refer to as Panoptic ?FPN, and show it is a robust and accurate baseline for ?both tasks. Given its effectiveness and conceptual simplicity, ?we hope our method can serve as a strong baseline and ?aid future research in panoptic segmentation.
最近引入的泛光分割任務重新喚起了我們團隊對統一實例分割(對象類)和語義分割(對象類)任務的興趣。然而，目前用于這個聯合任務的最先進的方法使用分離和不同的網絡，例如語義分割，而不執行任何共享計算。在這項工作中，我們的目標是在體系結構級別統一這些方法，為這兩個任務設計一個單一的網絡。我們的方法是賦予流行的實例分割方法掩模R-CNN一個使用共享特征金字塔網絡(FPN)主干的語義分割分支。令人驚訝的是，這個簡單的基線不僅在實例分割方面仍然有效，而且還產生了一個輕量級的、性能最好的語義分割方法。在這項工作中，我們使用FPN對這個最小擴展版本的Mask R-CNN進行了詳細的研究，我們將其稱為Panoptic ?FPN，并表明它對于這兩個任務來說都是一個健壯和準確的基線。鑒于其有效性和概念的簡單性，我們希望我們的方法可以作為一個強大的基線，并幫助未來的研究全光分割。
Conclusion
We introduce a conceptually simple yet effective baseline ?for panoptic segmentation. The method starts with ?Mask R-CNN with FPN and adds to it a lightweight semantic ?segmentation branch for dense-pixel prediction. We ?hope it can serve as a strong foundation for future research.
我們介紹了一個概念簡單但有效的全光分割基線。該方法以帶FPN的Mask R-CNN為起點，在此基礎上增加了一個輕量級的語義分割分支，用于密集像素預測。希望為今后的研究打下堅實的基礎。
論文
Alexander Kirillov Ross GirshickKaimingHe Piotr Dollár? 2019
Panoptic Feature Pyramid Networks
https://arxiv.org/pdf/1901.02446.pdf
0、實驗結果
1、使用一個單一的ResNet-101-FPN網絡，在COCO(頂部)和Cityscapes(底部)上生成Panoptic?FPN結果
Panoptic FPN results on COCO (top) and Cityscapes (bottom) using a single ResNet-101-FPN network.
2、Cityscapes Semantic FPN
3、Multi-Task Training
4、Panoptic Segmentation
Panoptic R50-FPN vs. R50-FPN×2
使用單個FPN網絡同時解決這兩個任務，與兩個獨立FPN網絡分別產生實例分割和語義分割相當的精度，但計算量只有一半。
1、不同架構比較
PanopticFPN算法的架構詳解
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PanopticFPN算法的案例應用
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