基于轮廓调整的SOTA实例分割方法,速度达32.3fps | CVPR 2020




提出基于学习的snake算法用于实时实例分割,对初始轮廓调整至目标边界,并且引入循环卷积(circular convolution)进行轮廓特征的学习。 提出two-stage流程进行实例分割,先初始化轮廓再调整轮廓,两个步骤均可以用于修正初始定位的误差。 Deep snake能在多个实例分割数据集上达到SOTA,对于512的图片输入能达到32.3fps。
方法
Learning-based snake algorithm
而deep snake则是直接从数据学习如何微调轮廓,对于个顶点,首先构造每个顶点的特征向量,顶点的特征为对应的网络特征和顶点坐标的concate,其中为主干网络输出的特征图,为顶点处的双线性差值输出,附加的用于描述顶点间的位置关系,是平移不变的,由每个顶点坐标减去轮廓中所有顶点的最小和得到相对坐标。




Deep snake for instance segmentation

Initial contour proposal
Contour deformation
Handling multi-component objects

实现细节
Training strategy


Detector
实验
Ablation studies


Comparison with the state-of-the-art methods





Running time

结论
论文提出基于轮廓的实例分割方法Deep snake,轮廓调整是个很不错的方向,引入循环卷积,不仅提升了性能还减少了计算量,保持了实时性,但是Deep snake的大体结构不够优雅,应该还有一些工作可以补。
论文地址:https://arxiv.org/abs/2001.01629
论文代码:https://github.com/zju3dv/snake/
参考内容
Snakes: Active Contour Models - http://www.cs.ait.ac.th/~mdailey/cvreadings/Kass-Snakes.pdf
Fast Interactive Object Annotation with Curve-GCN - https://arxiv.org/pdf/1903.06874.pdf
【end】
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