实例分割综述_实例分割面临的问题

实例分割综述_实例分割面临的问题目前实例分割分为两大类:propose&verify,即先用目标检测找出实例可能的边界框并分类,再对边界框进行前后景分割。这类方法以MaskRCNN为代表。缺点是对拥挤、遮挡、小目标和不规则物体的分割精度不高。 像素级分割。A.半卷积用于实例分割(2018,Novotny)本文用像素级分割实现实例分割。广泛应用于深度学习中提取特征的卷积操作具有不变性,这限制了网络精确…


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目前实例分割分为两大类:

  1. propose & verify,即先用目标检测找出实例可能的边界框并分类,再对边界框进行前后景分割。这类方法以Mask RCNN为代表。缺点是对拥挤、遮挡、小目标和不规则物体的分割精度不高。
  2. 像素级分割。

A.半卷积用于实例分割(2018,Novotny)

本文用像素级分割实现实例分割。

广泛应用于深度学习中提取特征的卷积操作具有不变性,这限制了网络精确定位目标的能力。

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