ACFNet: Attentional Class Feature Network for Semantic Segmentation

[AtsukiOsanai]

• paper
• code (unofficial)
• ICCV2019 accepted

[AtsukiOsanai]

• Coarse segmentationを参照し，各カテゴリの平均特徴ベクトルClass Centerを用いて各画素のfeatureをrefineする
• センスとしてはOCRと同様で，むしろACFNetの方が先駆者である

[AtsukiOsanai]

Class-awareに特徴量がRefineされた様子をcos similarityで可視化評価している．

[AtsukiOsanai]

画像毎にClass centerというものがあって〜，と書いているが，なぜ１画像に１つのClass Centerしかないと仮定できる？ Mixture Distributionであったり特徴ベクトルも点ではなく分布に拡張する余地がありそうに思える． Coarse segmentationも当然perfectではないんだから，間違った画素の特徴もCenterを歪めてしまうように思うし。