这篇博客介绍了何凯明团队的最新工作TensorMask，这是一种用于密集对象分割的基础框架。文章回顾了目标检测领域的历史，从RCNN到Fast R-CNN、Faster R-CNN、Mask R-CNN，再到2019年的TensorMask，展示了该领域的演进。TensorMask通过密集滑窗实例分割方法，为实例分割提供了新视角。此外，还提到了A-Fast-RCNN的硬正样本生成策略，以及Faster R-CNN的区域建议网络，这些都在提高目标检测速度和精度方面有所贡献。
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TensorMask: A Foundation for Dense Object Segmentation
TensorMask：
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