全景分割

给每个像素标类别，同时把每个物体个体区分开的分割任务。

全景分割由 Alexander Kirillov、何恺明等人在 2018 年提出（CVPR 2019）。它把两类任务合在一起：语义分割给每个像素一个类别，但不区分同类的不同个体；实例分割区分每个物体个体，却不管天空、地面这类没有明确形状的背景类（论文称 stuff）。全景分割要求每个像素都有类别，属于可数物体（things）的还要有实例编号，输出一张完整、互不重叠的场景解析图，并用新提出的全景质量 PQ 统一评测。对机器人来说，它同时回答「哪里是地面、台面」和「这是第几个杯子」，常用于场景理解和语义建图。

例子一张厨房图像里，地板、墙、台面按类别整块标出，三个碗则分别标成碗 1、碗 2、碗 3。

相关

语义分割、实例分割、掩码、场景理解、语义地图、Mask R-CNN

来源

Panoptic Segmentation (arXiv 1801.00868)