ECCV 2020 实例分割+全景分割论文大盘点(14篇论文,10篇已开源)
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本文转载自:计算机视觉Daily
前言
计算机视觉Daily 正式系列整理 ECCV 2020的大盘点工作,本文为第三篇:实例分割和全景分割方向。
前两篇详见:
本文主要包含:实例分割、全景分割等方向。论文PDF已打包好,在后台回复:ECCV2020实例全景分割,即可下载这14篇论文。
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注意1:并不包含3D点云分割、视频目标分割,因为这些方向的论文也是超级多的,后续计算机视觉Daily会专门系统整理,还请关注后续内容。
注意2:全景分割的工作并不多
注意3:阿德莱德大学沈春华团队有两篇2D 实例分割工作
目录
实例分割
视频实例分割
弱监督实例分割
其他实例分割
全景分割
实例分割
Conditional Convolutions for Instance Segmentation
作者单位:阿德莱德大学 论文:https://www.ecva.net/papers/eccv_2020/papers_ECCV/html/1105_ECCV_2020_paper.php 代码:https://github.com/aim-uofa/AdelaiDet 中文解读:ECCV 2020 Oral | 沈春华团队新作CondInst:将条件卷积引入实例分割
Point-Set Anchors for Object Detection, Instance Segmentation and Pose Estimation
作者单位:微软亚洲研究院, 北京大学 论文:https://www.ecva.net/papers/eccv_2020/papers_ECCV/html/1162_ECCV_2020_paper.php 代码:暂无 中文解读:ECCV 2020 | 微软&北大提出Point-set Anchor:统一目标检测,实例分割,以及人体姿态估计
Learning with Noisy Class Labels for Instance Segmentation
作者单位:电子科技大学 论文:https://www.ecva.net/papers/eccv_2020/papers_ECCV/html/2062_ECCV_2020_paper.php 代码:https://github.com/longrongyang/LNCIS 中文解读:暂无
LevelSet R-CNN: A Deep Variational Method for Instance Segmentation
作者单位:Uber ATG, 多伦多大学, 麻省理工大学 论文:https://www.ecva.net/papers/eccv_2020/papers_ECCV/html/4368_ECCV_2020_paper.php 代码:暂无 中文解读:暂无
Supervised Edge Attention Network for Accurate Image Instance Segmentation
作者单位:西安电子科技大学 论文:https://www.ecva.net/papers/eccv_2020/papers_ECCV/html/5884_ECCV_2020_paper.php 代码:https://github.com//IPIU-detection/SEANet 中文解读:暂无
SOLO: Segmenting Objects by Locations
作者单位:阿德莱德大学, 字节跳动AI Lab 论文:https://www.ecva.net/papers/eccv_2020/papers_ECCV/html/3082_ECCV_2020_paper.php 代码:https://github.com/aim-uofa/AdelaiDet 代码2:https://github.com/WXinlong/SOLO 中文解读(建议结合SOLOv2一起看,SOLOv2应该是收录到NeurIPS 2020了):更快,更强!SOLOv2来了!实时实例分割新SOTA
视频实例分割
STEm-Seg: Spatio-temporal Embeddings for Instance Segmentation in Videos
作者单位:亚琛工业大学, 慕尼黑工业大学 论文:https://www.ecva.net/papers/eccv_2020/papers_ECCV/html/1299_ECCV_2020_paper.php 代码:https://github.com/sabarim/STEm-Seg 中文解读:暂无
SipMask: Spatial Information Preservation for Fast Image and Video Instance Segmentation
作者单位:天津大学, MBZUAI, IIAI 论文:https://www.ecva.net/papers/eccv_2020/papers_ECCV/html/2057_ECCV_2020_paper.php 代码:https://github.com/JialeCao001/SipMask 中文解读:暂无
弱监督实例分割
Commonality-Parsing Network across Shape and Appearance for Partially Supervised Instance Segmentation
作者单位:香港科技大学, 哈尔滨工业大学, Kwai 论文:https://www.ecva.net/papers/eccv_2020/papers_ECCV/html/596_ECCV_2020_paper.php 代码:https://github.com/fanq15/FewX 中文解读:暂无
Weakly Supervised Instance Segmentation by Learning Annotation Consistent Instances
作者单位:IIIT Hyderabad, 牛津大学 论文:https://www.ecva.net/papers/eccv_2020/papers_ECCV/html/6083_ECCV_2020_paper.php 代码:暂无 中文解读:暂无
其他实例分割
The Devil is in Classification: A Simple Framework for Long-tail Instance Segmentation
作者单位:新加坡国立大学, 中科院, Salesforce 论文:https://www.ecva.net/papers/eccv_2020/papers_ECCV/html/2257_ECCV_2020_paper.php 代码:https://github.com/twangnh/SimCal 中文解读:暂无
PatchPerPix for Instance Segmentation
作者单位:Max-Delbrueck-Center 论文:https://www.ecva.net/papers/eccv_2020/papers_ECCV/html/4968_ECCV_2020_paper.php 代码:https://github.com/Kainmueller-Lab/PatchPerPix 中文解读:暂无
全景分割
Joint Semantic Instance Segmentation on Graphs with the Semantic Mutex Watershed
作者单位:海德堡大学 论文:https://www.ecva.net/papers/eccv_2020/papers_ECCV/html/5393_ECCV_2020_paper.php 代码:暂无 中文解读:暂无
Axial-DeepLab: Stand-Alone Axial-Attention for Panoptic Segmentation
作者单位:约翰斯·霍普金斯大学, 谷歌 论文:https://www.ecva.net/papers/eccv_2020/papers_ECCV/html/1564_ECCV_2020_paper.php 代码:https://github.com/csrhddlam/axial-deeplab 中文解读:暂无
论文PDF下载
上述14篇论文的PDF已全部打包好,在计算机视觉Daily公众号后台回复:ECCV2020实例全景分割,即可下载访问
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