对象分割--Instance-sensitive Fully Convolutional Networks
Instance-sensitive Fully Convolutional Networks
ECCV2016
Instance-sensitive 这里是什么意思了, FCN 语义分割对同一类型的对象是不区分的,Instance-sensitive 就是区分同一类型的对象。
上图 c 就是 semantic segmentation, d 是 instance segmentation
本文是在 FCN 的基础上将同一类型的对象区分开来,即修改 FCN 的框架使其可以完成 instance segmentation
3 Instance-sensitive FCNs for Segment Proposal
3.1 From FCN to Instance FCN
当图像只有一个对象时,FCN 的结果就是 instance segmentation
当图像有两个相近的同类型对象时,怎么让FCN完成 instance segmentation了?如果对于两个相近同类型对象的相近区域,where one object is conjunct the other,如果我们能够区分谁是 left instance的右边,谁是 right instance 的左边,那么我们就可以用 FCN-like score maps 得到 instances
有没有 DPM Deformable Part Models 的意思,就是使用部件组成一个对象,这样就可以将对象区分开来。
Instance-sensitive score maps
这里我们在 FCN 中引入 relative positions 信息,原始FCN 中每个输出像素是 a classifier of an object category, 本文的FCN 每个输出像素是 a classifier of relative positions of instances
original FCN [1] where each output pixel is a classifier of an object category, we propose an FCN where each output pixel is a classifier of relative positions of instances.
instance-sensitive score maps
Instance assembling module
这个模块就是将各个部件组合起来构成一个 instance
整个系统如下图所示:
这里用一个小网络得到 objectness score,用于过滤 instances, 得到 highly scored output instances
本文主要和 deep mask 做对比:
该方法的问题:
1)对象尺寸问题,需要对多尺度图像进行处理
Only a fixed-size square sliding window is used.
The network is applied on multi-scale images to find object instances of different sizes.
2) 对象类别问题,需要再对 对象 进行分类得到类别信息
The approach is blind to the object categories. Only a separate “objectness” classifica-
tion sub-network is used to categorize the window as object or background. For the instance-aware semantic segmentation task, a separate downstream network is used to further classify the mask proposals into object categories
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