CVPR2020: CenterMask:Real-Time Anchor-Free Instance Segmentation 阅读随笔

CVPR2020中的CenterMask实例分割
最新推荐文章于 2024-10-10 08:34:44 发布
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即插即用篇 | YOLOv8 引入 EffectiveSE 注意力机制 | 《CenterMask : Real-Time Anchor-Free Instance Segmentation》
YOLOv8项目贡献者
03-01 1503
即插即用篇 | YOLOv8 引入 EffectiveSE 注意力机制 | 《CenterMask : Real-Time Anchor-Free Instance Segmentation》
深度学习论文: CenterMask : Real-Time Anchor-Free Instance Segmentation及其PyTorch实现
mingo_敏
06-01 1744
CenterMask : Real-Time Anchor-Free Instance Segmentation PDF:https://arxiv.org/pdf/1911.06667.pdf PyTorch: https://github.com/shanglianlm0525/PyTorch-Networks 1 概述 在FOCS检测的基础上通过添加一个SAG-Mask（spatial attention-guided mask）分支来实现像Mask RCNN中类似的分割效果。 2 CenterMas
CenterMask : Real-Time Anchor-Free Instance Segmentation
AI Flash
04-23 3502
Paper Link:https://arxiv.org/abs/1911.06667 GitHub (PyTorch):https://github.com/youngwanLEE/CenterMask Introduction 实例分割的经典代表，包括Mask-RCNN与YOLACT等； Mask-RCNN基于two-stage检测框架，mask AP相对较高，但执行速度较慢； ...
CenterMask CVPR2020 Real-Time Anchor-Free Instance Segmentation
菜鸟中的菜中菜的博客
11-21 2655
CenterMask CVPR2020 参考1 参考2 高效率、高mAP的实例分割模型 创新： 添加空间注意引导掩模(SAG-Mask)分支到anchor-free目标检测器(FCOS），SAG-Mask分支在每个检测到的盒子上预测一个分割掩码，这有助于关注信息像素和抑制噪声 新的backbone：VoVNetV2，有残差连接，使用eSE处理通道信息丢失问题。 设计了CenterMask and CenterMask-Lite，分别针对大、小模型。 结构 1.backbone+FPN提取特征 2.FC
[CenterMask]CenterMask: Real-Time Anchor-Free Instance Segmentation(CVPR. 2020)
Ah丶Weii
06-09 352
1. Contribution We design a scale-adaptive RoI assignment function that considers the input scale and is a more suitable one-stage object detector. We also propose a more effective backbone network VoVNetV2 based on VoVNet, which shows better performa.
YOLO-World: Real-Time Open-Vocabulary Object Detection
猛码Memmat
02-02 2635
yolo-world
Proxy-Anchor-CVPR2020:PyTorch正式实施深度度量学习的代理锚丢失，CVPR 2020
05-23
PyTorch的CVPR 2020论文官方PyTorch实施。 经过代理-锚丢失训练的标准嵌入网络可实现SOTA性能，并能最Swift地收敛。 该存储库提供了四个数据集（CUB-200-2011，Cars-196，斯坦福在线产品和店内）和预训练模型的...
【实例分割】论文阅读-CenterMask: Real-Time Anchor-Free Instance Segmentation
Jeremy_lf的博客
06-16 1664
2.2. Architecture 图2显示了CenterMask的总体架构。 CenterMask由三部分组成：（1）用于特征提取的主干，（2）FCOS [33]detection head和（3）Mask head。 Mask的生成过程包括：从FCOS [33]中检测物体，然后以像素为单位预测裁剪区域内部的分割Mask。 2.3. Adaptive RoI Assignment Function 在FCOS [33]box head 中预测候选框后，CenterMask使用与Mask RCNN相同的预
基于Anchor-free的实例分割.pptx
12-10
基于Anchor-free的实例分割.pptx
CenterMask：CenterMask：实时无锚实例分段，在CVPR 2020中
03-03
：实时无锚实例分割 抽象的 我们提出了一个简单而有效的无锚实例分割，称为CenterMask的是，在同样增加了一个新的空间注意引导掩模（SAG-面膜）分支以无锚一个级对象检测器（FCOS）与面膜R-CNN 。 插入FCOS对象检测器后，SAG-Mask分支将使用空间关注图预测每个框上的分割蒙版，以帮助聚焦于信息量丰富的像素并抑制噪声。 我们还提出了一种改进的VoVNetV2骨干网络，该网络具有两种有效的策略：（1）剩余连接以缓解较大的VoVNet的饱和问题；（2）有效的挤压激励（eSE），用于处理原始SE的信息丢失问题。 使用SAG-Mask和VoVNetV2，我们分别设计了针对大型模型和小型模型的CenterMask和CenterMask-Lite。 CenterMask以更快的速度超越了所有以前的最新模型。 CenterMask-Lite还实现了33.4％的遮罩AP / 38.0％的盒
centermask2：CVPR 2020中的实时无锚实例分段
02-25
2 [ ] [ ] [ ] [ ] CenterMask2是在顶部的升级实现超出原基于。 （CVPR 2020） 和钟y公园电子与电信研究所（ETRI） 预印本： : 强调 第一次无锚的一级实例分割。 据我们所知， CenterMask是基于无锚对象检测的首次实例分割（15/11/2019）。 迈向实时：CenterMask-Lite。 该作品不仅提供了大型的CenterMask，而且还提供了可以实时速度（> 30 fps）运行的轻巧的CenterMask-Lite。 一流的性能。 CenterMask以更快的速度胜过Mask R-CNN，TensorMask和ShapeMask，CenterMask-Lite模型也大大超越了YOLACT或YOLACT ++。 平衡良好的（速度/准确性）骨干网络VoVNetV2。 与ResNe（X）t或HRNet相比，VoVNetV2
图像实例分割：CenterMask
吴建明wujianming_110117
04-25 2434
图像实例分割：CenterMask CenterMask: single shot instance segmentation with point representation 论文链家： https://arxiv.org/abs/2004.04446 摘要 本文提出了一种简单、快速、准确的单镜头实例分割方法。单阶段实例分割面临两个主要挑战：对象实例区分和像素级特征对齐。相应地，本文将实例分割...
Anchor-free应用一览：目标检测、实例分割、多目标跟踪
zandaoguang的博客
08-01 1512
作者｜杨阳@知乎来源｜https://zhuanlan.zhihu.com/p/163266388从去年5月开始，我一直对Anchor-free工作保持着一定的关注。本次借组内的pape...
CenterMask：实时无锚框实例分割的革命性突破
最新发布
gitblog_01015的博客
10-10 680
CenterMask：实时无锚框实例分割的革命性突破 项目介绍 CenterMask 是一款创新的实时无锚框实例分割模型，它基于 FCOS（Fully Convolutional One-Stage Object Detection）对象检测器，并引入了全新的空间注意力引导掩码（Spatial Attention-Guided Mask, SAG-Mask）分支。这一设计不仅提升了实例分割的精度，...
实例分割总结 Instance Segmentation Summary（Center Mask、Mask-RCNN、PANNet、Deep Mask和Sharp Mask）
qq_40784418的博客
07-19 3423
实例分割总结 Instance Segmentation Summary实例分割常用网络总结Mask-RCNN网络PANnetDeep Mask和Sharp MaskCenterMask二阶段（two-stage)实例分割方法一阶段(one-stage)实例分割方法 实例分割常用网络总结 实例分割网络经常接触到有： Mask-RCNN：基于Faster-RCNN的改进，加了一个语义分割的分支FCN网络，是自顶而下的思想（先检测到包围框实现了分类，再对每一个包围框进行语义分割。检测结果中每一个目标的标签是不同
CenterMask：实时无锚实例分割技术突破，在CVPR 2020展示
- **cvpr2020**：表明此技术是在2020年计算机视觉与模式识别会议（Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, CVPR）上提出的。 - **Python**：通常指的是该技术实现时所使用的编程语言。 #### 压缩...
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