Image Segmentation Using Deep Learning: A Survey
はじめに
Image Segmentationについての調査論文、特にInstance Segmentationを着目して情報をまとめる
また論文では2D / 3Dそれぞれ取り扱っているが2Dのみに言及する
https://arxiv.org/abs/2001.05566
Image Segmentation
https://gyazo.com/495be1bd84c9f6e22a6017b0aa78f525
Semantic Segmentation
クラスごとに領域を分割するタスク、Instanceと異なるのは各クラスのオブジェクトは区別されない
Instance Segmentation
クラスごとに領域を分割し、さらに各オブジェクトを区別するタスク
Semanticと異なるのは背景は背景として認識されるのみで、物体のみを検出する
Semantic Segmentationして、ObjectDetectionする感じ（どっちが先？）
Object Detection
https://gyazo.com/f697d0649de0f03e5cf5fcf2372a882a
https://gyazo.com/dd50303ea1902c74aa499e604dc8c9c8
https://arxiv.org/abs/1907.09408
Panoptic Segmentation
Semantic + Instanceを組み合わせたタスク
Panoptic Segmentationは ECCV 2018で新しく導入されたタスクです。
タスクの難易度
Panoptic Segmentation > Instance Segmentation > Semantic Segmentation
Models
https://gyazo.com/0c207e48553da55c264e35c4d12cbe35
2D画像のImage Segmentationの代表的なモデル
背景の色分けについて
オレンジ色のものはSemantic Segmentation
緑色のものはInstance Segmentation
黄色のものはPanoptic Segmentation
Metrics
Links
https://arxiv.org/abs/2001.05566
https://engineer.dena.com/posts/2019.08/cv-papers-19-segmentation/