
摘要
我们提出了一种新的语义实例分割方法,首先计算两个像素属于同一对象的可能性,然后将相似的像素聚类在一起。我们的相似度度量基于一个深度全卷积嵌入模型。我们的聚类方法则是通过从一个深度全卷积评分模型中选择“种子点”,并选取所有与这些种子点足够相似的点来实现。我们在Pascal VOC实例分割基准测试中展示了具有竞争力的结果。
代码仓库
alicranck/instance-seg
pytorch
GitHub 中提及
基准测试
| 基准 | 方法 | 指标 |
|---|---|---|
| object-proposal-generation-on-pascal-voc-2012 | inst-DML | Average Recall: 0.667 |