Fully Convolutional Networks实现panoptic分割

实现突破性进展！在性能表现上超越了Panoptic-DeepLab、AdaptIS以及PCV等多种网络架构，相关代码现已开放获取！

注1：文末附有【计算机视觉细分领域

• 作者所属机构：香港中文大学（贾佳亚研究组）、牛津大学、香港大学、旷视科技（孙剑等人）
  • 源码：yanwei-li/PanopticFCN
  • 学术论文：面向全景分割的全卷积网络

总结：Panoptic FCN的核心理念在于，通过生成的内核在全卷积处理流程中实现对物体的统一表征与预测。

本文中，我们设计并构建了一个在理念上简洁、具备高效性能的全景分割体系结构，命名为Panoptic FCN。该体系结构的目标是通过统一的全卷积处理流程，实现对前景对象以及背景区域的表示与预测。

具体而言，Panoptic FCN引入了一种创新的kernel generator机制，将每个独立的对象实