Hybrid Task Cascade论文笔记

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#深度学习 #神经网络

HybridTaskCascade是一种改进的目标检测框架，它通过交错执行边界框回归和mask预测、加强mask分支间的信息流、融合上下文特征等手段，提高了检测精度。此框架还引入了一个额外的语义分割分支以增强整体性能。

文章目录

Hybrid Task Cascade综述

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1.它将bbox回归和mask预测交叉，而不是并行执行它们
2.它通过将前一阶段的mask特征反馈到当前阶段，采用了一条直接路径来加强mask分支之间的信息流。
3.它旨在通过添加一个额外的语义分割分支，并将其与box和mask分支融合，来探索更多的上下文信息。
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1.Cascade Mask R-CNN

如图a，将Mask R-CNN中的mask分支加到了 Cascade R-CNN的每个阶段
pipeline如下
在这里插入图片描述
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2.Interleaved Execution交叉执行

1中设计的一个缺点是，在训练期间，每个阶段的两个分支都是并行执行的，都将前一阶段的边界框预测作为输入。因此，这两个分支在一个阶段内并不直接相互作用。
因此设计了如图b的流程

pipeline:

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论文解读-Hybrid Task Cascade for Instance Segmentation
sanguine__的博客
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Cascade是一个经典但功能强大的架构，可以提高各种任务的性能。然而，如何在实例分割中引入级联仍然是一个悬而未决的问题。级联R-CNN和掩模R-CNN的简单组合只能带来有限的增益。在探索一种更有效的方法时，我们发现一个成功的实例分割级联的关键是充分利用检测和分割之间的相互关系。在这项工作中，我们提出了一个新的框架，混合任务级联(HTC)，它在两个重要方面有所不同:(1)它不是单独对这两个任务进行级联细化，而是将它们交织在一起进行联合多阶段处理;
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[2] Hybrid Task Cascade for Instance Segmentation(HTC)
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Hybrid Task Cascade for Instance Segmentation(HTC) 2.1 摘要 基于Cascade R- CNN和Mask R-CNN，有效地利用检测和分割的互补性，提出HTC： （1）多阶段检测和分割协同学习； （2）采用提供空间上下文信息的全卷积分枝，用于在复杂背景下分辨前景 2.2 介绍 Cascade R-CNN优势： （1）预测渐近优化 （2）自适应地处理训练分布。Cascade R-CNN与Mask R-CNN的简单结合不能在检测和分割两个任务带来均衡的性能提
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前言 mmdetection是商汤科技开源的open-mmlab之一，在mmdetection中提供了非常多的网络架构，除了YOLO，而我所使用的是HTC——HybridTaskCascade，其准确率相较于mask rcnn有较大的提高。现在我们来看看如何跑自己的HTC。 开始 1.安装open-mmlab环境， 具体安装过程请移步其他博主的博客或者知乎，我安装的时候参考的知乎，非常详细，强调一...
mmdetection论文笔记
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四月份很快就过去了，其实做了不少事，也看了不少论文，但是因为种种原因，一直没有做记录，这是个特别糟糕的事情，做检讨。重开一个专栏，QDD检测系列，这个系列里面打算着重介绍一些关于检测，实例分割，语义分割常用的框架。 今天给大家介绍一篇最近使用的实例分割框架，称为mmdetection，翻译过来又可以称为用于实例分割的级联任务框架。 实例分割（Instance Segmentation）是一个和...
Segmentation简记-Hybrid Task Cascade for Instance Segmentation
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创新点 1.Hybrid Task Cascade(HTC) 总结 基于maskrcnn和cascade rcnn的改进。 论文中提出的几种cascade结构： a，b结构就不细说了。分析一下c和d。 c较ab多出了一个结构，就是mask的cascade的特征图的流动。 算法结构如下： 上一个阶段的mask经过1X1 的卷积校准，与特征图做点加，然后经过4个卷积得到当前阶段的mask。 d在此基础...
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【HTC，Hybrid Task Cascade】Hybrid Task Cascade for Instance Segmentation论文快速了解
m0_48086806的博客
07-19 247
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HTC（Hybrid Task Cascade）结构全解析（文字版）
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【代码】HTC（Hybrid Task Cascade）结构全解析（文字版）
MT7628学习笔记（11）——分区信息查询及数据备份
丨晋丨
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1、查询FLASH上的分区信息： root@Hiwooya:~# cat /proc/mtd dev: size erasesize name mtd0: 00030000 00010000 "u-boot" mtd1: 00010000 00010000 "u-boot-env" mtd2: 00010000 00010000 "factory" mtd3: 00fb0000 00010000 "firmware" mtd4: 00118e3c 00010000 "kernel" mtd
实例分割的进阶三级跳：从 Mask R-CNN 到 Hybrid Task Cascade ...
测试0901-1
03-05 859
雷锋网 AI 科技评论按，本文作者香港中文大学多媒体实验室在读博士陈恺，原载于知乎专栏，雷锋网(公众号：雷锋网)已获授权。 前言 CVPR 2019 运气还算比较好，这次一共有 3 篇 paper 被接收，分别在物体检测的 module、framework 和 training process 上有所探索。本文打算介绍一下 Hybrid Task...
实例分割：Hybrid Task Cascade for Instance Segmentation【方法解读】
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