MaskFormer: マスク予測を行うアプローチによるセグメンテーション

  • Per-Pixel Classification is Not All You Need for Semantic Segmentation [184.3]
    マスク分類はセマンティックレベルのセグメンテーションタスクとインスタンスレベルのセグメンテーションタスクの両方を解くのに十分一般的である。 マスクの集合を予測する単純なマスク分類モデルであるMaskFormerを提案する。 提案手法は,現在の最先端セマンティック(ADE20Kでは55.6 mIoU)とパノプティックセグメンテーション(COCOでは52.7 PQ)モデルの両方に優れる。
    論文  参考訳（メタデータ）   (Tue, 13 Jul 2021 17:59:50 GMT)
    • セグメンテーションではピクセルを分類しグルーピングしていくアプローチと物体検出後にマスク領域を予測していくアプローチの2つがある。近年はピクセルベースのアプローチが良く用いられていたが、後者のアプローチを用いセマンティックセグメンテーション、パノプティックセグメンテーションで優れた性能を達成したとのこと。
    • https://bowenc0221.github.io/maskformer/からコード等を確認可能。

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