- …
- …
#424
summarized by : Masaki Taniguchi
どんな論文か？
Instance segmentationでは、ピクセル単位での物体認識が目的である。本論文では物体の境界座標を画像から直接推定する近年主流の手法とは全く異なる、snake algorithmと呼ばれる古典的手法を学習ベースで行う新しい手法を提案し、SOTAに並ぶ性能を達成した。
新規性
予測した頂点と画像特徴から次のステップの頂点との差を予測するdeep snakeというモデルを提案した。また、畳み込みの際にcircular convolutionを導入することで、より輪郭の円形特徴をうまく用い、合理的な輪郭を提案できることを示した。
結果
Cityscapes、KINS、SBD、COCOの各ベンチマークにおいてSOTAに並ぶ性能を示しながら、同時に、512×512の画像で32.3fpsという予測速度をマークした。
その他（なぜ通ったか？等）
現在の主流であるDeepCNNベースの手法とは大きく異なる、古典的なアルゴリズム踏襲した手法でありながら、高精度な予測をリアルタイムに実行でき、この分野における別のアプローチを示したという点が評価された。
- …
- …