Какие-нибудь модели глубокого обучения для классификации экземпляров в изображении, а не ограничивающем прямоугольнике?

Question

Мне нужно классифицировать пиксельные экземпляры в изображении. Большинство моделей обнаружения объектов, например RetinaNet, R-CNN, обнаруживают только ограничивающий прямоугольник. В моем случае неэкземплярная область в ограничительной рамке может значительно отличаться от экземпляра. Несмотря на то, что маска R-CNN по-прежнему выполняет классификацию объектов на основе области ограничивающего прямоугольника. Кто-нибудь знает, какую модель мне использовать? Я думаю, что MultiPathNet Facebook, вероятно, работает, но я не использую Linux. Есть ли другие модели? Большое спасибо.

Answer 1

Звучит, что вы ищете сегментацию на уровне экземпляра (как краткий термин для подробного объяснения).

Маска R-CNN звучит как раз для этой работы. Он выполняет сегментацию на уровне экземпляра на основе предложений региона, а не только ограничивающих рамок. Сегментация - это двоичная маска экземпляра. Классификация производится специализированным отделением.