PointRend: Image Segmentation as Rendering

• PointRend(Point-based Rending) 模块， 将图像分割问题视作图像渲染问题， 基于迭代细分算法，在自适应选择的位置进行基于点的分割预测。
• PointRend 基于当前模型（如 deeplabv3), 可以灵活的应用于实例分割或语义分割。
• 优势：PointRend输出清晰的对象边界，而之前方法（如Mask R-CNN）会有边缘过度平滑的现象。

PointRend 模块

1. 是一个通用模块， 可以合并到SOTA backbone 中，如 MaskR-CNN， Deeplabv3;
2. 使用subdivision策略自适应地选择一组非均匀的点来计算 label;
3. subdivision策略使用的浮点运算, 比直接的密集计算要少一个数量级，从而可以有效地计算高分辨率分割图;
4. PointRend 模块接受一个或多个定义在常规网格上的典型CNN特征图 $f(x_1$