【何恺明团队新论文】PointRend:将图像分割视作渲染问题，性能显著提升！

Facebook人工智能实验室Alexander Kirillov、吴育昕、何恺明、Ross Girshick等研究人员近日发表新论文，提出一种高效、高质量的目标和场景图像分割新方法。

通过将有效渲染的经典计算机图形学方法与像素标记任务中遇到的过采样和欠采样问题进行类比，他们开发了一个独特的视角，将图像分割视为一个渲染问题。

从这个角度出发，他们提出PointRend (Point-based Rendering)神经网络模块：该模块基于迭代细分算法，在自适应选择的位置执行基于点的分割预测。

建立在现有的最先进的模型之上，PointRend可以灵活地应用于实例分割和语义分割任务。

何恺明等人的研究表明，这个简单的设计已经取得了出色的结果。在定性上，PointRend输出清晰的对象边界，而先前的方法会出现过度平滑。在定量上，无论是实例分割还是语义分割，PointRend在COCO和Cityscapes两个数据集都获得了显著的结果。