마스크의 세부 정보
인스턴스 수준 정보는 어떤 객체의 영역을 구할지 알려준다. 저수준의 세밀한 의미 정보는 마스크의 세부 표현을 보완할 수 있어 두 정보를 효과적으로 결합하려 한다.
블렌더 모듈
블렌더는 하향식과 상향식 인스턴스 분할에서 아이디어를 얻은 구성이다. 픽셀별 위치에 민감한 인스턴스 특징을 적은 채널로 예측해 활용한다.
객체별 어텐션
각 인스턴스에 대한 어텐션 지도를 합성곱 한 층으로 학습한다. 이를 세밀한 특징과 결합해 마스크를 만들면서 추론 효율도 고려한다.
결합과 비교 실험
단일 단계 검출 프레임워크에 결합할 수 있도록 설계했다. 같은 학습 일정에서 Mask R-CNN과 비교하고 가벼운 구성도 평가해 속도와 마스크 정확도의 관계를 조사했다.
관련 문서
PolarMask / CondInst / YOLACT / SOLO 인스턴스 분할 / PointRend / TensorMask