YOLACT++:目前最热门的实时实例分割开源库

YOLACT++是ICCV 2019论文YOLACT的升级版,提供更快的实时实例分割速度,resnet50模型在Titan Xp上达到33.5 fps,COCO test-dev数据集上精度为34.1 mAP。作者开源了代码,包括多个模型、训练程序,支持多GPU,便于在COCO和Pascal SBD上训练。YOLACT++在保持速度优势的同时提高了分割精度。

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YOLACT 是ICCV 2019 接收的实时实例分割论文 YOLACT: Real-time Instance Segmentation 提出的算法,近期该文作者又对此进行了扩展,提出YOLACT++:Better Real-time Instance Segmentation,其 resnet50 模型在Titan Xp 上运行速度达 33.5 fps,在COCO 的test-dev数据集上达到34.1 mAP,并开源了代码。

论文作者/代码开发者来自加州大学戴维斯分校。

下图为YOLACT/YOLACT++ 与其他实例分割算法速度和精度的比较:

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