任务	数据集	型号	度量单位名称	公制值	全球排名
全景分割	城市景观val	UPSNet（ResNet-101，多尺度）	性能确认	61.8	# 21
泛光学分割	城市景观val	UPSNet（ResNet-101，多尺度）	PQst公司	64.8	# 11
全景分割	城市景观val	UPSNet（ResNet-101，多尺度）	PQth公司	57.6	#8个
全景分割	城市景观val	UPSNet（ResNet-101，多尺度）	百万美元	79.2	# 20
全景分割	城市景观val	UPSNet（ResNet-101，多尺度）	应用程序	39	#16个
全景分割	城市景观val	UPSNet（ResNet-50）	性能确认	59.3	# 27
全景分割	城市景观val	UPSNet（资源网-50）	PQst公司	62.7	# 16
全景分割	城市景观val	UPSNet（ResNet-50）	PQth公司	54.6	# 18
全景分割	城市景观val	UPSNet（ResNet-50）	百万美元	75.2	# 29
全景分割	城市景观val	UPSNet（ResNet-50）	应用程序	33.3	# 26
全景分割	城市景观val	UPSNet（ResNet-101）	性能确认	60.5	# 25
全景分割	城市景观val	UPSNet（资源网-101）	PQst公司	63	# 14
泛光学分割	城市景观val	UPSNet（ResNet-101）	PQth公司	57	# 10
全景分割	城市景观价值	UPSNet（ResNet-101）	百万美元	77.8	# 23
全景分割	城市景观val	UPSNet（ResNet-101）	应用程序	37.8	# 19
泛光学分割	COCO测试-dev	UPSNet（ResNet-101-FPN）	性能确认	46.6	# 22
全景分割	COCO测试-dev	UPSNet（ResNet-101-FPN）	资格预审	36.7	# 21
全景分割	COCO测试-dev	UPSNet（ResNet-101-FPN）	PQth公司	53.2	# 23
全景分割	印度驾驶数据集	UPS网	性能确认	47.1	# 3
全景分割	KITTI全景分割	UPS网	PQ值	39.9	# 3

徽章	降价
	`[！[PWC](https://img.shields.io/endpoint.svg？url=https://paperswitchcode.com/badge/upsnet-a-unified-panoptic-segration/on-indian-driving-1）](https://paperswithcode.com/sota/panoptic-segition-on-indian-driving-1？p=upsnet-a-统一全景分割）`
	`[！[PWC](https://img.shields.io/endpoint.svg？url=https://paperswithcode.com/bade/upsnet-a-unified-panoptic-segition/on-kitti-panoptic-1）](https://paperswithcode.com/sota/panoptic-segition-on-kitti-panoptic-1？p=upsnet-a-统一全景分割）`
	`[！[PWC](https://img.shields.io/endpoint.svg？url=https://paperswithcode.com/bade/upsnet-a-统一全景分割/城市全景分割-val）](https://paperswitchcode.com/sota/城市景观全景分割val？p=upsnet-a-统一全景分割）`
	`[！[PWC](https://img.shields.io/endpoint.svg？url=https://paperswithcode.com/bade/upsnet-a-统一全景分割/全景分割-协同测试-dev）](https://paperswithcode.com/sota/panoptic-segition-on-coco-test-dev？p=upsnet-a-统一全景分割）`

UPSNet：统一的全景分割网络

2019年CVPR · 熊宇文, 廖仁杰, 赵恒双, 胡锐（Rui Hu）, Min Bai（白敏）, 埃尔辛·尤默, 拉奎尔·厄塔松 ·

本文提出了一种统一的全景分割网络（UPSNet）用于处理新提出的全景分割任务。在单曲的顶部主干剩余网络，我们首先设计了一种基于可变形卷积的语义分割头和Mask R-CNN风格的实例分割头同时解决这两个子任务。更重要的是，我们引入了无参数全景头，通过像素分类。它首先利用前两个逻辑头部，然后创新性地扩展表示以启用预测一个额外的未知类，它有助于更好地解决语义和实例分割。此外，它还能应对挑战由不同数量的实例引起，并允许反向传播到端到端方式的底层模块。关于城市景观、COCO和我们的内部数据集表明，我们的UPSNet实现了先进的性能和更快的推理。代码已生成网址：https://github.com/uber-research/UPSNet网站

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细分

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中景COCO

城市景观

基蒂

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排名第三全景分割印度驾驶数据集

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任务	数据集	模型	指标名称	公制值	全球排名	基准
全景分割	城市景观val	UPSNet（ResNet-101，多尺度）	性能确认	61.8	# 21	比较
			资格预审	64.8	# 11	比较
			PQth公司	57.6	# 8	比较
			百万美元	79.2	# 20	比较
			应用程序	39	# 16	比较
全景分割	城市景观val	UPSNet（ResNet-50）	性能确认	59.3	#27个	比较
			PQst公司	62.7	# 16	比较
			PQth公司	54.6	# 18	比较
			百万美元	75.2	# 29	比较
			应用程序	33.3	# 26	比较
全景分割	城市景观价值	UPSNet（ResNet-101）	性能确认	60.5	# 25	比较
			PQst公司	63	# 14	比较
			PQth公司	57	# 10	比较
			百万美元	77.8	# 23	比较
			应用程序	37.8	# 19	比较
泛光学分割	COCO测试-dev	UPSNet（ResNet-101-FPN）	性能确认	46.6	# 22	比较
			PQst公司	36.7	# 21	比较
			PQth公司	53.2	# 23	比较
全景分割	印度驾驶数据集	UPS网	性能确认	47.1	# 3	比较
全景分割	KITTI全景分割	UPS网	性能确认	39.9	# 3	比较

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1x1卷积•平均池•批次规范化•瓶颈残余块•卷积•可变形卷积•全球平均池•开明初始化•屏蔽R-CNN•最大池数•ReLU公司•残余块体•剩余连接件•ResNet公司•RoIAlign公司•注册零售编号•Softmax软件

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