ECCV 2020 实例分割+全景分割论文大盘点（14篇论文）

最新推荐文章于 2024-02-07 22:19:53 发布
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分类专栏： 计算机视觉论文速递 计算机视觉 实例分割 文章标签： 深度学习 机器学习 计算机视觉 人工智能 opencv
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/amusi1994/article/details/108860611
版权
本文汇总了ECCV 2020实例分割和全景分割领域的14篇重要论文，涵盖视频实例分割、弱监督实例分割、其他实例分割和全景分割。文章提供了论文链接、代码资源，以及阿德莱德大学、微软亚洲研究院、电子科技大学等知名机构的研究成果。此外，还特别提及了SOLO系列和STEm-Seg等方法，并提供所有论文的PDF下载链接。

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前言

计算机视觉Daily 正式系列整理 ECCV 2020的大盘点工作，本文为第三篇：实例分割和全景分割方向。

前两篇详见：

本文主要包含：实例分割、全景分割等方向。整理共计14篇论文，所有论文的PDF已全部打包好，百度云资源如下：

链接：https://pan.baidu.com/s/12WBsFFJKelcS7Fvrqiv3HQ
提取码：t7nr

  • 注意1：并不包含3D点云分割、视频目标分割，因为这些方向的论文也是超级多的，后续计算机视觉Daily会专门系统整理，还请关注后续内容。
  • 注意2：全景分割的工作并不多
  • 注意3：阿德莱德大学沈春华团队有两篇2D 实例分割工作

文章目录

实例分割

Conditional Convolutions for Instance Segmentation
在这里插入图片描述

  • 作者单位：阿德莱德大学
  • 论文：https://www.ecva.net/papers/eccv_2020/papers_ECCV/html/1105_ECCV_2020_paper.php
  • 代码：https://github.com/aim-uofa/AdelaiDet
  • 中文解读：ECCV 2
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实例分割_【实例分割论文】BlendMask
weixin_39819974的博客
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论文名称：《BlendMask: Top-Down Meets Bottom-Up for Instance Segmentation》论文链接：https://arxiv.org/abs/2001.00309参考代码：暂无写在前面BlendMask是一阶段的密集实例分割方法，结合了Top-down和Bottom-up的方法的思路。它通过在anchor-free检测模型FCOS的基础上增加了Bot...
ECCV 2020 实例分割论文大盘点（12篇论文）
阿木寺的博客
10-10 1377
前言 计算机视觉Daily 正式系列整理 ECCV 2020的大盘点工作 前两篇详见： ECCV 2020 目标检测论文大盘点（49篇论文） ECCV 2020 语义分割论文大盘点（37篇论文） 本文主要包含：实例分割等方向。整理共计14篇论文，所有论文的PDF已全部打包好，百度云资源如下： 链接：https://pan.baidu.com/s/12WBsFFJKelcS7Fvrqiv3HQ 提取码：t7nr 注意1：并不包含3D点云分割、视频目标分割，因为这些方向的论文也是超级多的，后续计算机视
实例分割论文阅读之：《Mask Transfiner for High-Quality Instance Segmentation》
最新发布
absence521的博客
02-07 1997
两阶段和基于查询的实例分割方法取得了显著的效果。然而，它们的分段掩模仍然非常粗糙。在本文中，我们提出了一种高质量和高效的实例分割Mask Transfiner。我们的Mask Transfiner不是在规则的密集张量上操作，而是将图像区域分解并表示为四叉树。我们基于变压器的方法只处理检测到的容易出错的树节点，并并行地自我纠正它们的错误。虽然这些稀疏像素只占总数的一小部分，但它们对最终的掩模质量至关重要。这使得Mask Transfiner能够以较低的计算成本预测高度准确的实例掩码。
实例分割论文精读：Mask R-CNN
absence521的博客
01-14 1289
本文提出了一种概念简单、灵活、通用的实例分割方法，该方法在有效地检测图像中的物体同时，为每个物体实例生成一个实例分割模板，添加了一个分支，用于预测一个对象遮罩，与现有的分支并行，用于边界框识别，Mask R-CNN易于训练，只给Faster R-CNN增加了很小的开销,运行速度为5fps,另外,Mask R-CNN很容易推广到其他任务，例如，允许我们在同一框架中估计人类姿势，我们展示了COCO系列挑战的所有三个方面的最佳结果，包括实例分割、边界框对象检测以及人类关键点检测，没有任何花里胡哨的东西，Mask
【实例分割】论文阅读：YOLACT Real-time Instance Segmentation
Jeremy_lf的博客
06-08 828
论文：YOLACT Real-time Instance Segmentation （ICCV2019） 作者：Daniel Bolya Chong Zhou Abstract 我们为实时实例分割提供了一个简单的全卷积模型，该模型在单个Titan Xp上以33.5 fps的速度在MS COCO上达到了==29.8 mAP，==这比以前的任何竞争方法都快得多。此外，我们仅在一个GPU上训练后即可获得此结果。我们通过将实例分割分为两个并行的子任务来完成此任务：（1）生成一组原型Mask，以及（2）预测每个实.
论文阅读笔记 —— 两篇有意思的实例分割论文
LJ的博客
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Deep Watershed Transform for Instance Segmentation 2017 Boundary-aware Instance Segmentation 2017 Deep Watershed Transform for Instance Segmentation 作者的基本思路是利用网络来学习分水岭算法里的energy map，目的是希望学习得到的water...
ECCV 2020 论文大盘点-实例分割篇
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11-04 683
本文盘点 ECCV 2020 中所有实例分割（Instance Segmentation）相关论文，其中 oral 2篇，9 篇论文开源或将开源。下载包含这些论文的 ECCV 202...
ECCV 2020 论文大盘点-图像与视频分割篇
OpenCV中文网
11-04 1057
分割是ECCV 2020中的热门关键词，前文已经总结了：ECCV 2020 论文大盘点-语义分割篇ECCV 2020 论文大盘点-实例分割篇但“分割”本身的内涵很丰富，还包括比如交互式...
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09-25 3767
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CVPR2020最新实例分割论文
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向AI转型的程序员都关注了这个号????????????机器学习AI算法工程 公众号：datayx研究概况CVPR 2020共有18篇实例分割论文（9篇开源代码）：1篇Oral（De...
图像分割综述（一篇文章）
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一篇很不错的图像分割的文章，大家可以阅读一下
【论文笔记】实例分割综述
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1. Deep Snake用于实例分割 提出基于学习的snake算法用于实时实例分割，对初始轮廓调整至目标边界，并且引入循环卷积(circular convolution)进行轮廓特征的学习。 提出two-stage流程进行实例分割，先初始化轮廓再调整轮廓，两个步骤均可以用于修正初始定位的误差。 Deep snake能在多个实例分割数据集上达到SOTA，对于512的图片输入能达到32.3fps 2. YOLACT：Real-time Instance Segmentation 论文.
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语义分割-实例分割论文下载地址
baidu_40840693的博客
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语义分割论文下载地址： 2015 U-Net DeconvNet https://arxiv.org/pdf/1505.04366.pdf https://arxiv.org/pdf/1505.04597.pdf 2016 SegNet FCN ENet DilatedNet PixelNet Refine...
2021-03-24实例分割相关论文，同时是写related work的思路
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完语义分割经典论文:DeepLab
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02-14 8773
Here we go 本文所提到的是DeepLabv2： DeepLab: Semantic Image Segmentation with Deep Convolutional Nets, Atrous Convolution, and Fully Connected CRFs 项目地址：http://liangchiehchen.com/projects/DeepLab.html
语义分割 实例分割
light169的专栏
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知乎SOLO: Segmenting Objects by Locations https://github.com/Epiphqny/SOLOv2 SOLOv2: Dynamic, Faster and Stronger 【2019进展综述】单阶段实例分割（Single Shot Instance Segmentation） ...
深度学习第36讲：图像实例分割经典论文研读之 Mask R-CNN
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