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何恺明、陈鑫磊新研究:提出实例分割新方法,效果比肩Mask R-CNN

转载 2019-04-03 0 36

铜灵 发自 凹非寺

量子位 出品 | 公众号 QbitAI

何恺明大神的团队又有新研究了!

这一次,Facebook的陈鑫磊、何恺明等人,又从全新的角度,再次解决了实例分割任务中的难题:

他们提出一种通用的实例分割框架TensorMask,弥补了密集滑动窗口实例分割的短板。

在COCO数据集上进行测试实例分割结果可以发现,TensorMask的效果可以比肩Mask R-CNN。

这是种怎样的新方法?

4D张量

在论文TensorMask: A Foundation for Dense Object Segmentation中,研究人员详细介绍了通用框架TensorMask。

此前,实例分割的主流方法是Mask R-CNN。在这种方法中,模型先检测物体的边界框,然后进行裁剪和目标分割。

但是,密集滑动窗口的实例分割 (Dense Sliding-window Instance Segmentation)却鲜少被人关注。在这种方法中,每个空间位置的输出本身具有自己空间维度的几何结构,与Mask R-CNN有本质上的区别。

为了形式化说明这一方法,研究人员将密集实例分割看作是4D张量(4D tensors)上的预测任务,并提出通用框架TensorMask获取这种几何结构。

TensorMask的核心变化是,用结构化的高维张量表示一组密集滑动窗口中的图像内容。

TensorMask中包含两部分,一是预测蒙版的Head,负责在滑动窗口中生成蒙版,二是进行分类的Head,负责预测目标的类别。

两者分工明确,各司其职。

在COCO数据集上进行实例分割检测可以发现,TensorMask在test-dev上的平均精度达到了35.5,与Mask R-CNN的36.8非常接近。

结果证明,在定量和定性上,TensorMask均接近Mask R-CNN。

中国少年×2

这项新研究的背后,少不了中国研究人员的足迹。

论文一作是中国少年陈鑫磊,目前就职于Facebook,一路走来其研究经历闪闪发光。

陈鑫磊在浙江大学攻读计算机科学专业学习时,师从蔡登教授。本科毕业后奔赴CMU攻读博士,师从Abhinav Gupta教授,主要攻读计算机视觉方向。

在博士毕业前,陈鑫磊在Google Cloud AI部门实习过,当时在李飞飞和李佳两位大牛的项目组内。

在陈鑫磊的个人主页上可以看到,其参与过的多篇论文都被顶会接收。

三作何恺明大家应该不陌生,作为Mask R-CNN的主要提出者,何恺明三次斩获顶会最佳论文。

何恺明曾是广东高考状元,并保送了清华。本科毕业后,何恺明进入香港中文大学读研。期间继续在微软亚洲研究院参与研究,现也就职于Facebook。

论文的二作Ross Girshick和四作Piotr Dollar陈鑫磊和何恺明在Facebook的同事,顶会论文Mask R-CNN、Focal Loss for Dense Object Detection等,都是三人曾合作开展的研究。

有友如此,甚好甚好。

传送门

论文TensorMask: A Foundation for Dense Object Segmentation:

https://arxiv.org/abs/1903.12174

论文中表示,研究结果将于不久后开源~

值得期待。

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