- …
#1
summarized by : Ryota Suzuki
どんな論文か？
検出用DNNの一つのMask R-CNNはピクセルレベルの位置（Mask）が分かるようになっているが，バウンディングボックスレベルの位置の精度と物体尤度が高かったとしても，Maskの品質が低い場合がある．そこで，Maskの品質を評価するブロックを入れ込んで学習させてみた．ピクセルレベルIoUを回帰するブロック（MaskIoU head）をRCNN head, Mask head と並列に評価．
新規性
インスタンスセグメンテーションのスコアを入れ込むものは他にない．しかもシンプル．
結果
バウンディングボックスの推定性能低下なしにインスタンスセグメンテーションの推定性能が1%向上．DCNとFPNも組み合わせると更に6%ほど向上する．
その他（なぜ通ったか？等）
- …