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논문 읽기/Segmentation 19

[논문 읽기] Open-World Entity Segmentation(2021)

Open-World Entity Segmentation https://arxiv.org/abs/2107.14228 Open-World Entity Segmentation We introduce a new image segmentation task, called Entity Segmentation (ES), which aims to segment all visual entities (objects and stuffs) in an image without predicting their semantic labels. By removing the need of class label prediction, the models tra arxiv.org class agnostic 하게 segmentation 하는 모델..

[논문 읽기] CondInst(2020), Conditional Convolutions for Instance Segmentation

Conditional Convolutions for Instance Segmentation https://arxiv.org/abs/2003.05664 Conditional Convolutions for Instance Segmentation We propose a simple yet effective instance segmentation framework, termed CondInst (conditional convolutions for instance segmentation). Top-performing instance segmentation methods such as Mask R-CNN rely on ROI operations (typically ROIPool or ROIAlign) arxiv.o..

[논문 읽기] MaskFormer, Per-Pixel Classification is Not All You Need for Semantic Segmentation(2021)

Per-Pixel Classification is Not All You Need for Semantic Segmentation https://arxiv.org/abs/2107.06278 Per-Pixel Classification is Not All You Need for Semantic Segmentation Modern approaches typically formulate semantic segmentation as a per-pixel classification task, while instance-level segmentation is handled with an alternative mask classification. Our key insight: mask classification is s..

[논문 읽기] Object-Contextual Representations for Semantic Segmentation(2019)

Object-Contextual Representations for Semantic Segmentation PDF, Semantic Segmentation, Yuhui et al, arXiv 2019 Summary segmentation에서 pixel의 class는 pixel이 위치한 object class 입니다. object region 정보를 활용해서 pixel의 representation을 증가시키는 방법을 제안합니다. 즉, object region을 구성하고 각 pixel과 object region 관계를 이용하여 contextual 정보를 활용합니다. 이 OCR 모듈은 backbone network 끝 단에 추가하여 사용합니다. 우선 soft object region을 계산합니다. 이미지를 K..

[논문 읽기] DeepLabv3(2017), Rethinking Atrous Convolution for Semantic Segmentation

ReThinking Atrous Convolution for Semantic Image Segmentation PDF, Semantic Segmentation, Liang-Chieh et al, arXiv 2017 Summary Semantic Segmentation task를 위해 Atrous convolution을 사용하는 논문입니다. 논문의 가장 큰 contribution은 ASPP module 입니다. 다양한 rate의 atrous conv를 적용해 multi-scale로부터 feature를 추출하여 concat 한 뒤에 1x1 conv로 전달하여 prediction을 수행합니다. ASPP module은 일반적인 CNN 모델 끝 단에 부착하여 사용합니다. 또한 atrous conv를 사용하여 더 ..

[논문 읽기] Panoptic Feature Pyramid Networks(2019)

Panoptic Feature Pyramid Networks PDF, Panoptic Segmentation, Alexander, et al. arXiv 2019 Summary Panoptic segmentation task를 수행하기 위한 semantic, instance seg task에 대한 single network 입니다. semantic branch와 instance branch로부터 출력값을 얻어 heuristic하게 panoptic format을 만들어주는데, 해당 논문은 Feature Pyramid Network(FPN)을 활용합니다. Instance branch는 Mask RCNN을 사용합니다. Semantic branch는 FPN의 multi-feature를 add하여 하나의 sema..

[논문 읽기] IMP(2019), Instance Mask Projection for High Accuracy Semantic Segmentation of Things

IMP: Instance Mask Projection for High Accuracy Semantic Segmentation of Things PDF, Panoptic Segmentation, Cheng-Yang Fu, Tamara L. Berg, Alexander C. Berg, arXiv 2019 Summary detector로 object를 검출하고 instance branch로 mask를 추출한다. 추출한 mask를 Canvas에 project하여 새로운 피쳐맵을 생성한다. project는 canvas와 detection score * instance mask의 값중 높은 값을 선택한다. 새로운 feature map을 canvas와 concat한 뒤에 semantic branch로 전달하여 sem..

[논문 읽기] PSPNet(2016), Pyramid Scene Parsing Network

Pyramid Scene Parsing Network PDF, Semantic Segmentation, Hengshuan Zhao, Jianping Shi, Xiaojuan Qi, Xiaogang Wang, Jiaya Jia, arXiv 2016 Summary Semantic Segmentation을 위한 모델입니다. 위 그림을 보면 강가에 있는 보트를 FCN은 car로 예측한 것을 확인할 수 있습니다. 이 error의 원인을 논문은 global Context를 고려하지 않았기 때문이라고 말합니다. 이 문제를 해결하기 위해 global context를 보고 예측을 할 수 있는 모델을 제안합니다. Pooling 연산으로 여러 크기의 feature map을 만든 후에 concat하여 global contex..

[논문 읽기] Single Network Panoptic Segmentation for Street Scene Understanding(2019)

Single Network Panoptic Segmentation for Street Scene Understanding PDF, Panoptic Segmentation, Dann de Geus, Panagiotis Meletis, Gijs Dubbelman, arXiv 2019 Summary semantic branch와 instance branch로 구성된 single network를 사용하여 panoptic segmentation을 수행합니다. 해당 논문은 (1) Inter-branch information exchange, (2) improved heuristics을 제안하여 이전 방법보다 성능을 향상시킵니다. (1) Inter-branch information exchange Segmantic ..

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