Mask Scoring R-CNN

最新推荐文章于 2024-11-29 14:14:43 发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_38145317/article/details/96480760
介绍两种优化Mask R-CNN的方法：MaskScoring R-CNN引入蒙版得分提高精度；PANet通过改进信息流和特征整合提升实例分割效果。

Mask Scoring R-CNN论文：

https://arxiv.org/abs/1903.00241

GitHub地址：
https://github.com/zjhuang22/maskscoring_rcnn

这篇CVPR 2019论文就提出了一种新的打分方法：给蒙版打分，他们称之为蒙版得分（mask score）。
无论基干网络是纯粹的ResNet-101，还是用了DCN、FPN，MS R-CNN的AP成绩都比Mask R-CNN高出一点几个百分点。

在此之前，也有人提出了优化Mask R-CNN的思路。

比如，香港中文大学、北京大学、商汤科技、腾讯优图在CVPR 2018发表的一篇论文，提出了一个名为PANet的实例分割框架。

优化了Mask R-CNN中的信息传播，通过加速信息流、整合不同层级的特征，提高了生成预测蒙版的质量。

在未经大批量训练的情况下，就拿下了COCO 2017挑战赛实例分割任务的冠军。


 

论文地址：

Path Aggregation Network for Instance Segmentation
https://arxiv.org/abs/1803.01534

代码地址：
https://github.com/ShuLiu1993/PANet


作者：量子位
链接：http://www.imooc.com/article/281692
来源：慕课网
本文原创发布于慕课网 ，转载请注明出处，谢谢合作

wanghua609
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