論文：Panoptic Segmentation: A Review

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作者：Omar Elharrouss,Somaya Al-Maadeed,Nandhini Subramanian,Najmath Ottakath,Noor Almaadeed,Yassine Himeur

機構：Qatar University

摘要：用于視頻分析的圖像分割在智能城市、醫療保健、計算機視覺以及遙感應用等不同研究領域發揮著重要作用。在這方面，最近已經投入了大量精力來開發新的細分策略；最新的突出成就之一是全景分割。全景分割是語義分割和實例分割融合的結果。明確地說，目前正在研究全景分割，以幫助獲得視頻監控、人群計數、自動駕駛、醫學圖像分析等圖像場景的更細致的知識，以及對一般場景的更深入理解。為此，我們在這篇論文中首次全面回顧了作者所知的現有全景分割方法。因此，根據所采用的算法、應用場景和主要目標的性質，對現有的全景技術進行定義良好的分類。此外，還討論了使用全景分割通過偽標記對新數據集進行注釋。接下來，進行了消融研究，從不同角度了解全景方法。此外，還討論了適用于全景分割的評估指標，并對現有解決方案的性能進行了比較，以告知最新技術并確定其局限性和優勢。最后，闡述了主題技術面臨的當前挑戰以及近期吸引大量興趣的未來趨勢，這可以作為即將進行的研究的起點。

方法與數據集描述：
公開數據集概覽：

Cityscapes數據集上的性能比較：
COCO數據集上的性能比較： Mapillary Vitas, Pascal VOC 2012 和 ADE20K上的性能比較： KITTI 和 SemanticKITTI性能比較： 兩個組織病理學和熒光顯微鏡數據集的性能比較：
AP、IoU表現：

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總結

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