CenterPoly: 경계 다각형을 사용한 실시간 인스턴스 분할

우리는 바운딩 폴리곤을 사용하여 실시간 인스턴스 분할을 수행하는 새로운 방법인 CenterPoly를 제시합니다. 이 방법은 밀집된 도시 환경에서 도로 이용자를 감지하는 데 적용되어, 자동차 등의 지능형 교통 시스템에 적합합니다. CenterPoly는 객체의 중심 키포인트를 통해 객체를 감지하면서 각 객체에 대해 고정된 수의 폴리곤 꼭짓점을 예측하여, 감지와 분할을 병렬로 수행합니다. 네트워크 헤드 간의 대부분의 네트워크 매개변수를 공유하므로, 이 방법은 충분히 빠르고 가벼워서 실시간 속도로 실행할 수 있습니다. 마스크 그라운드 트루스를 폴리곤 그라운드 트루스로 적절하게 변환하기 위해, 우리는 폴리곤 학습을 용이하게 하는 꼭짓점 선택 전략을 설계했습니다. 또한, 밀집된 도시 장면에서 겹치는 객체를 더 잘 분할하기 위해, 사용 가능한 약한 주석을 활용하여 어떤 인스턴스가 가까우며 어떤 인스턴스가 멀어지는지를 결정하는 상대 깊이 브랜치도 학습시켰습니다. 우리는 다양한 백본을 사용하여 가능한 속도/정확도 균형을 보여주는 여러 모델을 제안합니다. 이러한 모델들은 Cityscapes, KITTI 및 IDD 데이터셋에서 훈련 및 평가되었으며, 결과는 공개 벤치마크에서 보고되었습니다. 이 결과들은 실시간 속도에서 최신 기술 수준입니다. 코드는 https://github.com/hu64/CenterPoly에서 제공됩니다.