【文献解读】PointRend: 将图像分割视为渲染
摘要
本文提出了一种独特的新方法，通过将图像分割视为计算机图形学中经典的渲染问题，以解决像素标记任务面临的过采样和欠采样现象，从而实现对物体和场景进行有效的高质量分割。从这个角度出发，本文提出了PointRend（基于点渲染的神经网络），模块PointRend可以灵活地应用于实例分割和语义分割任务。从数量上讲，PointRend在实例分割和语义分割的经典数据集COCO和Cityscapes中均获得了突出的效果。 PointRend可以在相同的内存和计算力下输出传统方法无法实现的高分辨率分割结果。
发表期刊：2020 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)
发表日期：2020年6月
参考文献
A. Kirillov, Y. Wu, K. He and R. Girshick, "PointRend: Image Segmentation As Rendering," 2020 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), Seattle, WA, USA, 2020, pp. 9796-9805.
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