【学习记录】实例分割的发展与区别

最新推荐文章于 2025-07-22 16:38:13 发布

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文章标签：学习深度学习人工智能

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【学习记录】实例分割的发展与区别

参考于《The Evolution Of Instantce Segmentation》

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【学习记录】实例分割的发展与区别

发展历程

请添加图片描述

RCNN

开发集成了RCNN技术产生了AlexNet，以及使用选择性搜索的区域建议。
RCNN达到了很高的目标检测精度，但是训练过程漫长，因为在CNN层中每个图片特征都要单独提取

Fast RCNN

使用检测器（detecotr）的端到端训练，同时学习softmax分类器和特定的BBOX回归。

FastRCNN 在区域建议中建议共享神经元的权重，并在最后一个卷积层添加ROI池化层。
第一个全连接层用来提取特定区域的特征
ROI池化使用特征级扭曲的概念，以实现图像级翘曲

Multipath Network

对标准的Fasr RCNN做了三次修改。

给目标检测器(object detector)权限去访问不同图层
添加一个中心凹元素，用于以不同分辨率利用图像的上下文
添加一个积分性质的损失函数

神经网络调整为提高实例分割的定位

Faster RCNN

虽然Fast RCNN有很快的检测速度，但它还是依靠内部区域建议，计算

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基于深度学习的实例分割研究综述

罗伯特技术屋

01-07

648

实际上，目标检测属于目标级别的任务，这类任务更关注物体级别的特征，对分辨率的需求不高，但需要更多的高级语义信息。而自下而上的基于分割思想则将实例分割看作一个聚类任务，通过将像素分组为图像中呈现的任意数量的目标实例，最后判断每组的类别来生成实例掩码，这种不需要束缚于目标框的影响。本文从实例分割的研究现状，算法优缺点和主流方法性能对比，特殊条件下的应用，常用数据集与权威评价指标等角度出发对一些具有启发性的研究成果进行整理，归纳和分析，为相关研究提供有价值的参考。而单阶段实例分割可细化为感知实例分割，建模掩码，

关于实例分割的最新研究和进展，看这篇就够了！

shenlanshenyanai的博客

10-26

6043

在计算机视觉领域，实例分割是一个很重要的研究主题，在地理信息系统、医学影像、自动驾驶、机器人等领域有着很重要的应用技术支持作用，具有十分重要的研究意义。本文综述基于实例分割的最新进展和发展历程，首先介绍了实例分割的基本逻辑，总结了目前主要研究方法及其原理和网络架构，对已发表的主流实例分割方法进行分析，最后对实例分割任务目前面临的问题以及未来的发展趋势做出了分析，并针对所面临的问题提出了一些切实可行的解决思路。一、实例分割的介绍图像分割是指根据灰度、彩色、空间纹理、几何形状等特征把图像划分成若干个

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聊一聊2020年实例分割领域的进展和未来展望

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1687

点击上方，选择星标或置顶，不定期资源大放送！阅读大概需要15分钟Follow小博主，每天更新前沿干货作者：林大佬知乎链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/150...

实例分割：R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN、Mask R-CNN

weixin_46720482的博客

09-22

1090

给定一张输入image找出objects可能存在的所有位置。用到的方法是。绿色的框表示Ground Truth, 红色的框为Selective Search提取的Region Proposal。即便红色的框被分类器识别为飞机，，那么这张图相当于没有正确的检测出飞机。如果我们能对红色的框进行微调，使得经过微调后的窗口跟Ground Truth 更接近，定位会更准确。。窗口一般使用四维向量(x,y,w,h)来表示，分别表示窗口的中心点坐标和宽高。

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lanyuxuan100的博客

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