港中文与旷视推出PanopticFCN用于全景分割

实现性能突破！在多个网络模型中表现最优，超越了Panoptic-DeepLab、AdaptIS以及PCV等现有架构，相关代码已向公众开放！

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）
  • 算法实现：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。

本文介绍了一种理念简洁、功能强大且高效的全景分割架构，命名为Panoptic FCN。该技术方案的目标是通过统一的全卷积处理流程，实现对前景物体与背景区域的表征与预测。

具体而言，Panoptic FCN借助创新设计的kernel generator模块，将每个目标实例或填充类别转化为