zifeng wu instance level segmentation:Bridging Category-level and Instance-level Semantic Image
来源:互联网 发布:与淘宝合作的物流网站 编辑:程序博客网 时间:2024/06/06 07:27
本文是arXiv上去年5月份的文章,依然是zifeng wu的工作。
一句话总结
作者ResNet网络的各种超参的作用,最后得到了在当时state of the art的分割成绩,并提出了自己的instance-level semantic的方式,并提出了困难样本选择的方法。
1 instance segmentation
整体结构:
这里包含两个网络,图像category-level的segmentation net及负责定位的网络。主要步骤如下:
1. 分割网络得到score maps
2. 以smoothed L1 loss训练的定位网络,以每个像素到其所属instance中心的距离及instance的宽高为回归目标,得到一个初步的定位信息,即transform map。该网络训练的时候根据个体大小进行reweight
3. 每个类别得到n个mask(score map),将transform map应用于这n个score map,将mask内的点的Bounding box进行NMS,其中score最高的中心像素点作为instance的标志。
4. 根据每个score map的点 trace back所有的前景像素点得到像素级的分割,将每个scoremap得到的分割进行nms,得到最终的instance segmentation。
2 困难像素选择
首先作者假设太容易的样本无益于训练,因此只训练对当前模型有一定难度的样本。
- 分类网络的困难样本中根据预测的概率大小选择一个阈值进行筛选,注意不能使用太大的阈值,否则噪音太多
- 回归网络中,不是根据四个目标值的loss选择而是根据 IoU得分选择。
3 网络超参数
对于分类网络:
1. 网络深度从50增加至101得到较大提高,从101到152增益效果小(可能由于过拟合)
2. 增加 feature map的 resolution 有益
3. 增加感受野(大于224)也有益,但是大于
4. 以上操作增加了计算量及显存容量
一些结果如下,注意红线部分
bs是困难样本选择
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