論文：Panoptic Segmentation: A Review

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作者：Omar Elharrouss,Somaya Al-Maadeed,Nandhini Subramanian,Najmath Ottakath,Noor Almaadeed,Yassine Himeur

機(jī)構(gòu)：Qatar University

摘要：用于視頻分析的圖像分割在智能城市、醫(yī)療保健、計(jì)算機(jī)視覺以及遙感應(yīng)用等不同研究領(lǐng)域發(fā)揮著重要作用。在這方面，最近已經(jīng)投入了大量精力來開發(fā)新的細(xì)分策略；最新的突出成就之一是全景分割。全景分割是語義分割和實(shí)例分割融合的結(jié)果。明確地說，目前正在研究全景分割，以幫助獲得視頻監(jiān)控、人群計(jì)數(shù)、自動(dòng)駕駛、醫(yī)學(xué)圖像分析等圖像場(chǎng)景的更細(xì)致的知識(shí)，以及對(duì)一般場(chǎng)景的更深入理解。為此，我們?cè)谶@篇論文中首次全面回顧了作者所知的現(xiàn)有全景分割方法。因此，根據(jù)所采用的算法、應(yīng)用場(chǎng)景和主要目標(biāo)的性質(zhì)，對(duì)現(xiàn)有的全景技術(shù)進(jìn)行定義良好的分類。此外，還討論了使用全景分割通過偽標(biāo)記對(duì)新數(shù)據(jù)集進(jìn)行注釋。接下來，進(jìn)行了消融研究，從不同角度了解全景方法。此外，還討論了適用于全景分割的評(píng)估指標(biāo)，并對(duì)現(xiàn)有解決方案的性能進(jìn)行了比較，以告知最新技術(shù)并確定其局限性和優(yōu)勢(shì)。最后，闡述了主題技術(shù)面臨的當(dāng)前挑戰(zhàn)以及近期吸引大量興趣的未來趨勢(shì)，這可以作為即將進(jìn)行的研究的起點(diǎn)。

方法與數(shù)據(jù)集描述：
公開數(shù)據(jù)集概覽：

Cityscapes數(shù)據(jù)集上的性能比較：
COCO數(shù)據(jù)集上的性能比較： Mapillary Vitas, Pascal VOC 2012 和 ADE20K上的性能比較： KITTI 和 SemanticKITTI性能比較： 兩個(gè)組織病理學(xué)和熒光顯微鏡數(shù)據(jù)集的性能比較：
AP、IoU表現(xiàn)：

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我們對(duì)今年發(fā)布的計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域的技術(shù)綜述都進(jìn)行了匯總和分類盤點(diǎn)，并持續(xù)更新在我們的Github。

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總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的卡塔尔大学发布全景分割 2021 年最新综述的全部?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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