Facebook AI 研究院今天介绍了一种新的物体识别方法，使用单个神经网络同时识别不同的前景对象，例如动物或人（称为实例分割的任务），同时还使用类（如道路，天空或类似）标记图像背景中的像素（一种称为语义分割的任务）。虽然以前的研究主要是分别使用不同类型的网络架构来探索这两个分段任务，但 FB 的工作表明这两个任务都可以在一个统一的架构中解决。新方法具有记忆和计算效率，并为最近引入的全景分割任务建立了强大的基线性能，该任务将语义和实例分割合并为组合任务。