【极简笔记】Learning to Segment Every Thing

最新推荐文章于 2022-12-27 16:50:10 发布

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最新推荐文章于 2022-12-27 16:50:10 发布 · 659 阅读

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本文介绍了一种使用weight transfer function在Mask-RCNN上进行迁移学习的方法，使模型能预测只有边界框标注的类别。通过实验，作者发现将检测分支的参数转换为mask分支参数的效果最佳，且两种训练策略对比，端到端联合训练表现更优。尽管存在挑战，如难以分割抽象概念和群体物体，但该方法为实例分割研究提供了新思路。

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【极简笔记】Learning to Segment Every Thing

Learning to Segment Every Thing

现有训练集A，其中的类别都有对应的mask标注（bbox标注也就有了）。又有训练集B，其中的类别只有bounding box标注。文章的核心贡献是提出了一种迁移学习的方法，利用weight transfer function，在Mask-RCNN架构基础上训练一个模型，使得其能够预测数据集B中类别的mask。

weight transfer function： $w_{seg}^c=\Gamma(w_{det}^c,\theta)$
公式中包含了与类别 $c$ 相关的det分支参数 $w_{d e t}^{c}$