반응형 panoptic segmentation3 panoptic-deeplab 코드 리뷰 github.com/bowenc0221/panoptic-deeplab bowenc0221/panoptic-deeplab This is Pytorch re-implementation of our CVPR 2020 paper "Panoptic-DeepLab: A Simple, Strong, and Fast Baseline for Bottom-Up Panoptic Segmentation" (https://arxiv.org/abs/1911.10194) - b... github.com 이 코드를 돌릴거고, COCO dataset에서 시도하고 있다. 시작하기에 앞서, 데이터셋을 다운받은 후 이 코드에서 말하는 규칙대로 데이터셋 path를 설정해준다. 내 경우에는 데이터셋이 저장된 서버에 sudo권한이 없어서 디렉토.. 2021. 2. 4. A Simple, Strong, and Fast Baseline for Bottom-Up Panoptic Segmentation (Panoptic Deeplab) 리뷰 구글 리서치에서 나온 논문. 저번 포스팅에서 서베이하며 언급한 논문이다. arxiv.org/pdf/1911.10194.pdf Abstract 이 논문에서는 Panoptic-DeepLab이라는 모델을 제시한다. 이 논문의 특징은 bottom-up 구조라는 것. 먼저 Semantic Segmentation branch. 여기서는 dual ASPP 사용하는데, 이전의 DeepLab스러운 방법이라고 한다. 그리고 Instance Segmentation branch. 여기서는 dual decoder. class agnostic이고, 가볍게 instance center regression도 한다. Dataset은 Cityscapes, evaluation metric은 mIoU, AO, PQ. (testset에서.).. 2021. 2. 2. [연구노트] Panoptic Segmentation 서베이 github.com/Angzz/awesome-panoptic-segmentation paperswithcode.com/task/panoptic-segmentation Papers with Code - Panoptic Segmentation Panoptic segmentation unifies the typically distinct tasks of semantic segmentation (assign a class label to each pixel) and instance segmentation (detect and segment each object instance). ( Image credit: [Detectron2 paperswithcode.com 이 페이지를 참고하려고 한다. 세그멘테이션은 완전.. 2021. 2. 2. 이전 1 다음 반응형
