픽셀 주석의 비용
픽셀마다 정확한 분할 마스크를 만드는 일에는 많은 주석 작업이 필요하다. BoxSup는 상대적으로 쉽게 얻을 수 있는 경계 상자로 학습 자료를 활용하는 방향을 연구했다.
영역 제안의 생성
경계 상자 감독 아래에서 분할에 사용할 영역 제안을 자동으로 생성한다. 이 영역은 픽셀 수준 마스크를 직접 제공받는 대신 신경망의 학습에 사용된다.
반복적인 개선
영역 제안을 만드는 단계와 합성곱 신경망을 학습하는 단계를 번갈아 수행한다. 분할 마스크가 신경망을 개선하고 개선된 신경망이 다시 마스크 복원에 도움을 주도록 구성했다.
의미 분할의 평가
PASCAL VOC 2012와 PASCAL-CONTEXT에서 결과를 평가했다. 상자 주석만 사용하는 조건과 마스크 감독의 기준 방법을 비교하고 더 많은 상자 주석의 활용 효과를 조사했다.
관련 문서
BoxInst / PointRend / TensorMask / SOLO 인스턴스 분할 / CondInst / Cityscapes