【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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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/Hibercraft/article/details/79273185
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。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

【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： wcseg=Γ(wcdet,θ) w s e g c = Γ ( w d e t c , θ )
公式中包含了与类别 c c 相关的det分支参数

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【论文笔记】Learning to Segment Every Thing
dzm123lalala的博客
05-17 357
Learning to Segment Every Thing解读和Learning to Segment Every Thing算法笔记这两篇博客讲的很好了。 前面我们也讲了，模型的参数相当于 embeding vector包含了类别的appearance information。在box和mask 分支中只有最后一层包含category-specific的参数，是类别专属的，原有的mask ...
Learning to Segment Every Thing算法笔记
AI之路
12-25 6602
论文：Learning to Segment Every Thing 链接：https://arxiv.org/abs/1711.10370Instance segmentation算法几乎都是fully supervised training，监督学习就要求数据中的object都有instance mask标注，但是由于这种标注代价较大，因此难以将这类算法延伸至数千个object类的instan
Learning to Segment Every Thing
09-27
本文是对何恺明CVPR 2018的目标分割工作解读，同时作者基于时间顺序及相关paper总结了语义分割的结构演变历程。
Learning to Segment Every Thing(偏监督学习)
mjl_cv的博客
07-31 281
Learning to Segment Every Thing(偏监督学习) 摘要　　 　　大多数实例分割算法都要求为所有的训练样本分配一个分割掩码标签。为新类别打标签是一件费时费力的事情，所以这篇文章提出了一个新的偏监督学习训练范例，使用权值迁移函数来训练拥有大量边框标注但是有很少分割标注的实例分割模型。这些改进可以让Mask R-CNN检测和...
分割向：Learning to segment everything
weixin_40516558的博客
05-01 2213
同样是来自FAIR之作。摘要现有实例分割方法需要所有的训练实例都被标记。然而标记这些实例的成本是很大的。本篇文章的目的是提出一种新的偏监督训练方法以及一种全新的权重迁移函数。文章实现了在一个所有类别都被打上了bbox框但是只有其中一小部分有mask标注的数据集上进行训练的目标。这一贡献使得我们能够训练Mask R-CNN使用来自于Visual Genome数据集中的对于3000个visual co...
Learning to Segment Every Thing解读
Sundrops的专栏
06-21 3224
kaiming ross他们一块的又一篇文章，基于mask rcnn的做的一个扩展，他们真是一直在推进着Detection Segmentation领域的发展 Introduction 目前做instance segmentation的方法都需要像素级标注，这样的话就很难有一个类别数目庞大的库做支撑，因为像素级标注太费人力物力财力了，已有的coco也只有80类，pascal voc只有...
[深度学习论文笔记][arxiv 1711]Learning to Segment Every Thing
KFXW的专栏
11-30 3902
这是一篇在实例分割问题(instance segmentation)中研究扩展分割物体类别数量的论文。目前instancce segmentation任务分类种类过少主要是因为分割标注的数量较少，而检测框的标注已经覆盖了非常多的种类，比如Visual Genome数据库。如果要拓展可分割物体类别数量，则或多或少需要引入弱/半监督的学习方法。
CVPR 2021最全论文开放下载！附pdf下载链接！
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Learning to Segment EveryThing
12-11
本文是机器学习大神何恺明和人合作发表的新作，是在其2017年发表MASK-RCNN的基础上继承和发展。
论文阅读笔记（三十）：Learning to Segment Every Thing
sunshine_010的博客
04-22 1063
Existing methods for object instance segmentation require all training instances to be labeled with segmentation masks. This requirement makes it expensive to annotate new categories and has restricte...
Learning to Segment Every Thing笔记
Joker_xun的博客
05-05 298
在Mask_RCNN上，利用迁移学习实现部分监督学习 数据集：大量具有边框标注的样本和少量具有实例分割的样本 训练过程：通过少量具有实例分割的样本，训练 映射函数T（），同个标注数据的训练参数，经过T（）函数，预测实例分割的参数，其中T()为： Wdet为边框标注参数，Wseg为实例分割参数 ...
ContrastMask: Contrastive Learning to Segment Every Thing
Nick Blog
12-27 1322
ContrastMask: Contrastive Learning to Segment Every Thing
最新论文阅读（9）--Learning to Segment Every Thing
wydbyxr的博客
06-07 809
Learning to Segment Every Thing - 2017年11月 - 迁移学习，半监督；实例分割(instance-segmentation)；Mask^X R-CNN - 伯克利；FAIR；Kaiming He； Ross Girshick 　　是「Mask RCNN后续工作」，结合weakly supervision和weight transferring等技术，...
Learning to Segment Every Thing Ronghang论文学习
大可的杨先森的博客
12-08 1216
近来目标检测器准确度显著提升，获得了很多重要的新能力。其中最令人兴奋的一项是为每个检测目标预测前景分割掩码，即实例分割（instance segmentation）。在实践中，典型的实例分割系统只能关注小部分视觉信息，一般约为 100 个目标类别。 该限制的主要原因是顶级的实例分割算法需要强大的监督系统，而此类监督数据很难收集新的类别，且比较昂贵。相比之下，边界框标注更丰富，也没
【论文学习笔记】Learning to Segment Every Thing (2018_CVPR)
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Learning to Segment Every Thing 是发表在 2018CVPR上的一篇论文。主要工作是在mask rcnn中引入迁移学习的思想。
Learning to Segment Every Thing阅读报告
qq_43589538的博客
11-29 294
首先我认为这篇论文提出的两个重要的思路便是部分监督下的实例分割以及迁移学习方法。 下面的文章中mask翻译为掩膜。 现实生活中很多情况我们对实例进行分割需要所有的训练例子都被分割掩码所标记但是标记这么多实例会带来的巨大的成本提升，因为很多时候我们对新的类别进行标记会带来很多没有必要的限制，因此提出了一种基于部分监督来训练模型的方法，同时提出一个新的权重转移函数。 语义分割中我们常常会执行实例分割的...
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