本文是论文<UPSNet: A Unified Panoptic Segmentation Network>的阅读笔记,该论文提出了全景分割模型UPSNet,使用ResNet-FPN作为backbone,采用Mask R-CNN作为实例分割网络,FPN+可变形卷积作为语义分割网络,通过启发式算法设计全景分割头,最终的得到一个端到端的全景分割模型。在Cityscape、COCO数据集上达到SOTA。
本文是论文<Panoptic Segmentation>的阅读笔记,该论文提出了 全景分割(panoptic segmentation,PS) 任务,并定义了评估指标 panoptic quality(PQ),对PS的标注进行人类一致性研究,并最后给出全景分割的baseline。