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【实例分割】开源 | 基于条件卷积的实例分割网络

来源: 阿德莱德大学 论文名称:Conditional Convolutions for Instance Segmentation 原文作者:Zhi Tian 内容提要 本文提出了一个简单而有效的实例分割框架...,称为CondInst(条件卷积的实例分割)。...最优秀的实例分割方法,如Mask R-CNN,依靠ROI操作(通常是ROIPool或ROIAlign)来获得最终的实例掩码。相反,本文提出从一个新的角度来解决实例分割问题。...本文不使用实例化的ROIs作为固定权重网络的输入,而是使用以实例为条件的动态实例感知网络。CondInst有两个优点:(1)实例分割采用全卷积网络解决,不需要裁剪ROI和特征对齐。...(2)由于动态生成的条件卷积的能力大大提高,因此mask head可以非常紧凑(例如,3个卷积层,每个层只有8个通道),从而显著提高了推理的速度。

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    JS】303- 编写更好的 JavaScript 条件式和匹配条件的技巧

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    ECCV 2020 oral | CondInst:沈春华团队新作,将条件卷积引入实例分割

    ,称为CondInst(用于实例分割条件卷积)。...相反,本文从新的角度解决实例分割问题,没有使用按实例的ROI作为固定权重网络的输入,而是采用了以实例为条件的动态实例感知网络。...2)由于动态生成的条件卷积的容量大大提高,因此mask head可以非常紧凑(例如3个卷积层,每个仅具有8个通道),从而可以显着加快推理速度。...mask head中的卷积随不同实例而变化,这些实例是动态生成的并以目标实例为条件。...3、与以前的方法不同,CondInst的mask head中的卷积会动态生成并以实例为条件。由于仅要求卷积预测一个实例的掩码,因此极大地减轻了学习要求,从而减轻了卷积的负载。

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