Various studies have been conducted on instance segmentation and made great strides over the past few years. Most recently, instance-specific mask generation via dynamic kernel predictions has shown the significant performance improvement even without bounding boxes as well as anchors. However, this scheme still does not fully consider dynamic properties since the size of the receptive field is not enough to cover the spatially-meaningful range due to memory limitations. Furthermore, the single-fused feature often fails to grasp complicated boundaries for objects of different sizes. In this paper, we propose the dynamic residual filtering method with the Laplacian pyramid, which separately restores the global layout and local boundaries of instance masks. Specifically, we firstly apply the Laplacian pyramid-based decomposition scheme to features encoded from the backbone and subsequently restore sub-band mask residuals from coarse to fine pyramid levels. To do this, we design spatially-aware convolution filters to progressively capture the residual form of mask features at each level of the Laplacian pyramid while holding deformable receptive fields with dynamic offset information. This is fairly desirable since global and local properties of mask features can be accurately restored with keeping the spatial flexibility through the invertible process of the Laplacian reconstruction. Experimental results on the COCO dataset demonstrate that our proposed method achieves the state-of-the-art performance, i.e., 42.7% AP. The code and model are publicly available at: https://github.com/tjqansthd/LapMask.
KSP 제안 키워드
Art performance, Bounding Box, Convolution filters, Decomposition scheme, Different sizes, Dynamic offset, Dynamic properties, Filtering method, Global and local, Laplacian pyramid, Local properties
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<출처표시방법 안내> 작성자, 저작물명, 출처, 권호, 출판년도, 이용조건 [예시1] 김진미 외, "매니코어 기반 고성능 컴퓨팅을 지원하는 경량커널 동향", 전자통신동향분석, 32권 4호, 2017, 공공누리 제4유형 [예시2] 심진보 외, "제4차 산업 혁명과 ICT - 제4차 산업 혁명 선도를 위한 IDX 추진 전략", ETRI Insight, 2017, 공공누리 제 4유형
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