Towards Fine-grained Large Object Segmentation 1st Place Solution to 3D AI Challenge 2020 — Instance Segmentation Track

要約

この技術レポートでは、3D AI Challenge 2020 のインスタンス セグメンテーション トラックにおけるチーム「FineGrainedSeg」のソリューションを紹介します。 3D-FUTURE で非常に大きなオブジェクトを処理するために、基本フレームワークとして PointRend を採用し、従来のフレームワークに比べてよりきめの細かいマスクを出力します。
HTC と SOLOv2。
私たちの最終提出物は 5 つの PointRend モデルのアンサンブルで、検証とテストのリーダーボードの両方で 1 位を獲得しました。
コードは https://github.com/zehuichen123/3DFuture_ins_seg で入手できます。

要約(オリジナル)

This technical report introduces our solutions of Team ‘FineGrainedSeg’ for Instance Segmentation track in 3D AI Challenge 2020. In order to handle extremely large objects in 3D-FUTURE, we adopt PointRend as our basic framework, which outputs more fine-grained masks compared to HTC and SOLOv2. Our final submission is an ensemble of 5 PointRend models, which achieves the 1st place on both validation and test leaderboards. The code is available at https://github.com/zehuichen123/3DFuture_ins_seg.

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