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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2021.10
- 수록면
- 1,599 - 1,605 (7page)
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We present a Synthetic RGB-D Fusion Mask R-CNN (SF Mask R-CNN) for unseen object instance segmentation. Our key idea is to fuse RGB and depth with a learnable spatial attention estimator, named Self-Attention-based Confidence map Estimator (SACE), in four scales upon a category-agnostic instance segmentation model. We pre-trained this SF Mask R-CNN on a large synthetic dataset and evaluated it on a public dataset, WISDOM, after fine-tuning on only a small number of real-world datasets. Our experiments showed the state-of-the-art performance of SACE in unseen object segmentation. Also, we compared the feature maps varying the input modality and fusion method and showed that SACE could be helpful to learn distinctive object-related features. The codes, dataset, and models are available at https://github.com/gist-ailab/SF-Mask-RCNN
목차
Abstract
1. INTRODUCTION
2. RELATEDWORK
3. METHOD
4. EXPERIMENTS AND RESULTS
5. CONCLUSION
REFERENCES
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