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IterativeInstanceSegmentation
KeLiBharathHariharanJitendraMalik
UCBerkeleyAIResearchUCBerkeley
ke.li@bharathh@malik@
Existingmethodsforpixel-wiselabellingtasksgenerally
disregardtheunderlyingstructureoflabellings,oftenlead-
ingtopredictionsthatarevisuallyimplausible.Whilein-
corporatingstructureintothemodelshouldimprovepre-
dictionquality,doingsoischallenging–manuallyspeci-
fyingtheformofstructuralconstraintsmaybeimpractical
andinferenceoftenbecomesintractableevenifstructural
constraintsaregiven.Wesidestepthisproblembyreducing
structuredpredictiontoasequenceofunconstrainedpre-
dictionproblemsanddemonstratethatthisapproachisca-
pableofautomaticallydiscoveringpriorsonshape,conti-
guityofregionpredictionsandsmoothnessofregioncon-
toursfromdatawithoutanyapriorispecification.Onthe
instancesegmentationtask,thismethodoutperformsthe
state-of-the-art,achievingameanAProf63.6%at50%Figure1:Achallengingimageinwhichobjectinstancesare
overlapand43.3%at70%overlap.segmentedincorrectly.Whilepixelsbelongingtothecate-
goryareidentifiedcorrectly,theyarenotcorrectlyseparated
intoinstances.
1.Introduction
Incomputervision,theobjectiveofmanytasksistopre-
dictapixel-wiselabellingoftheinputimage.Whilethethisrestrictstheexpressivepowerofthemodel.Asare-
intrinsicstructureofimagesconstrainsthespaceofsensi-sult,
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