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K-Net: Kernel is All YOU Need for Image Segmentation?

然而,直到今年初才想明白自己理想中的实例分割框架应该是怎样的,所以有了我们在 NeurIPS2021 的工作 K-Net:Towards Unified Image Segmentation。...K-Net 以最简单的训练 setting (多尺度训练 36 epoch) 在 COCO Panoptic Segmentation 数据集的 test-dev 上取得了 55.2 PQ ,是目前最高的单模型结果...TL;DR 实例分割(instance segmentation)已经被以 Mask R-CNN 为代表的“先检测后分割”的框架主导了多年,之前涌现的单阶段实例分割算法也依然需要遍历图片中的每一个位置(...抓住的是语义分割里由一组 kernel 出一组 mask 的范式,通过这个范式统一了各个分割任务;而MaskFormer 的本意是 rethinking 语义分割,抓住 instance-level segmentation

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