刘环宇作者

漫谈全景分割

前言

计算机视觉中,图像语义分割(Semantic Segmentation)的任务是预测每个像素点的语义类别;实例分割(Instance Segmentation)的任务是预测每个实例物体包含的像素区域。全景分割(Panoptic Segmentation)[1] 最先由 FAIR 与德国海德堡大学联合提出,其任务是为图像中每个像素点赋予类别 Label 和实例 ID ,生成全局的、统一的分割图像。

ECCV 2018 最受瞩目的 COCO + Mapillary 联合挑战赛也首次加入全景分割任务,是全景分割领域中最权威与具有挑战性的国际比赛,代表着当前计算机视觉识别技术最前沿。

在全景分割比赛项目中,旷视研究院 Detection 组参与了COCO 比赛项目与 Mapillary 比赛项目,并以大幅领先第二名的成绩实力夺魁,在全景分割指标 PQ 上取得了0.532的成绩,超越了 human consistency ,另外,我们的工作 An End-to-End Network for Panoptic Segmentation 也发表于 CVPR 2019 上。

接下来我们将全面解读全景分割任务,下面这张思维导图有助于大家整体把握全景分割任务特性:

▲ 全景分割解读思维导图

首先,我们将分析全景分割任务的评价指标及基本特点,并介绍目前最新的研究进展;然后介绍我们发表于 CVPR 2019 的工作 Occlusion Aware Network (OANet),以及旷视研究院 Detection 组参与的 2018 COCO Panoptic Segmentation 比赛工作介绍;最后对全景分割当前研究进行总结与分析。

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相关数据
自动驾驶技术技术

从 20 世纪 80 年代首次成功演示以来(Dickmanns & Mysliwetz (1992); Dickmanns & Graefe (1988); Thorpe et al. (1988)),自动驾驶汽车领域已经取得了巨大进展。尽管有了这些进展,但在任意复杂环境中实现完全自动驾驶导航仍被认为还需要数十年的发展。原因有两个:首先,在复杂的动态环境中运行的自动驾驶系统需要人工智能归纳不可预测的情境,从而进行实时推论。第二,信息性决策需要准确的感知,目前大部分已有的计算机视觉系统有一定的错误率,这是自动驾驶导航所无法接受的。

全卷积网络技术

全卷积网络最开始在论文 Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation(2015)中提出,它将传统卷积神经网络最后几个全连接层替换为卷积层。引入全卷积的意义在于它能实现密集型的预测,即在二维卷积下对图像实现像素级的分类,在一维卷积下对序列实现元素级的预测。

权重技术

线性模型中特征的系数,或深度网络中的边。训练线性模型的目标是确定每个特征的理想权重。如果权重为 0,则相应的特征对模型来说没有任何贡献。

交叉熵技术

交叉熵(Cross Entropy)是Loss函数的一种(也称为损失函数或代价函数),用于描述模型预测值与真实值的差距大小

参数技术

在数学和统计学裡,参数(英语:parameter)是使用通用变量来建立函数和变量之间关系(当这种关系很难用方程来阐述时)的一个数量。

损失函数技术

在数学优化,统计学,计量经济学,决策理论,机器学习和计算神经科学等领域,损失函数或成本函数是将一或多个变量的一个事件或值映射为可以直观地表示某种与之相关“成本”的实数的函数。

张量技术

张量是一个可用来表示在一些矢量、标量和其他张量之间的线性关系的多线性函数,这些线性关系的基本例子有内积、外积、线性映射以及笛卡儿积。其坐标在 维空间内,有 个分量的一种量,其中每个分量都是坐标的函数,而在坐标变换时,这些分量也依照某些规则作线性变换。称为该张量的秩或阶(与矩阵的秩和阶均无关系)。 在数学里,张量是一种几何实体,或者说广义上的“数量”。张量概念包括标量、矢量和线性算子。张量可以用坐标系统来表达,记作标量的数组,但它是定义为“不依赖于参照系的选择的”。张量在物理和工程学中很重要。例如在扩散张量成像中,表达器官对于水的在各个方向的微分透性的张量可以用来产生大脑的扫描图。工程上最重要的例子可能就是应力张量和应变张量了,它们都是二阶张量,对于一般线性材料他们之间的关系由一个四阶弹性张量来决定。

计算机视觉技术

计算机视觉(CV)是指机器感知环境的能力。这一技术类别中的经典任务有图像形成、图像处理、图像提取和图像的三维推理。目标识别和面部识别也是很重要的研究领域。

映射技术

映射指的是具有某种特殊结构的函数,或泛指类函数思想的范畴论中的态射。 逻辑和图论中也有一些不太常规的用法。其数学定义为:两个非空集合A与B间存在着对应关系f,而且对于A中的每一个元素x,B中总有有唯一的一个元素y与它对应,就这种对应为从A到B的映射,记作f:A→B。其中,y称为元素x在映射f下的象,记作:y=f(x)。x称为y关于映射f的原象*。*集合A中所有元素的象的集合称为映射f的值域,记作f(A)。同样的,在机器学习中,映射就是输入与输出之间的对应关系。

逻辑技术

人工智能领域用逻辑来理解智能推理问题;它可以提供用于分析编程语言的技术,也可用作分析、表征知识或编程的工具。目前人们常用的逻辑分支有命题逻辑(Propositional Logic )以及一阶逻辑(FOL)等谓词逻辑。

双线性插值技术

双线性插值,又称为双线性内插。在数学上,双线性插值是有两个变量的插值函数的线性插值扩展,其核心思想是在两个方向分别进行一次线性插值。 双线性插值作为数值分析中的一种插值算法,广泛应用在信号处理,数字图像和视频处理等方面。

降维技术

降维算法是将 p+1 个系数的问题简化为 M+1 个系数的问题,其中 M<p。算法执行包括计算变量的 M 个不同线性组合或投射(projection)。然后这 M 个投射作为预测器通过最小二乘法拟合一个线性回归模型。两个主要的方法是主成分回归(principal component regression)和偏最小二乘法(partial least squares)。

上采样技术

在数字信号处理中,上采样、扩展和内插是与多速率数字信号处理系统中的重采样过程相关的术语。 上采样可以与扩展同义,也可以描述整个扩展和过滤(插值)过程。

物体识别技术

计算机视觉领域的一个分支,研究物体的识别任务

语义分割技术

语义分割,简单来说就是给定一张图片,对图片中的每一个像素点进行分类。图像语义分割是AI领域中一个重要的分支,是机器视觉技术中关于图像理解的重要一环。

图网技术

ImageNet 是一个计算机视觉系统识别项目, 是目前世界上图像识别最大的数据库。

图网络技术

2018年6月,由 DeepMind、谷歌大脑、MIT 和爱丁堡大学等公司和机构的 27 位科学家共同提交了论文《Relational inductive biases, deep learning, and graph networks》,该研究提出了一个基于关系归纳偏置的 AI 概念:图网络(Graph Networks)。研究人员称,该方法推广并扩展了各种神经网络方法,并为操作结构化知识和生成结构化行为提供了新的思路。

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