原文地址:https://arxiv.org/pdf/1903.12174.pdf 论文阅读:http://www.zhenzhujue.cn/article-36456-1.html https://blog.csdn.net/qq_37014750/article/details/88916756…

Pushing state-of-the-art in 3D content understanding 2019-10-31 06:34:08 This blog is copied from: https://ai.facebook.com/blog/pushing-state-of-the-art-in-3d-content-understanding/ In order to interpret the world around us, AI systems must understan…

BlendMask通过更合理的blender模块融合top-level和low-level的语义信息来提取更准确的实例分割特征,该模型效果达到state-of-the-art,但结构十分精简,推理速度也不慢,精度最高能到41.3AP,实时版本BlendMask-RT性能和速度分别为34.2mAP和25FPS,并且论文的优化方法很有学习的价值,值得一读 论文:BlendMask: Top-Down Meets Bottom-Up for Instance Segmentation 论文地址:htt…

虽然ICCV2019已经公布了接收ID名单,但是具体的论文都还没放出来,为了让大家更快得看论文,我们汇总了目前已经公布的大部分ICCV2019 论文,并组织了ICCV2019论文汇总开源项目(https://github.com/extreme-assistant/iccv2019),目前已经收集到70篇论文,其中10篇Oral,13篇开源,见下方list.建议Oral的文章一定要去读一读. 本文中所有论文PDF已经打包上传到百度云,可以直接在GitHub项目上看到或者直接微信后台回复"ICCV…

CVPR2020论文解析:实例分割算法 BlendMask: Top-Down Meets Bottom-Up for Instance Segmentation 论文链接:https://arxiv.org/pdf/2001.00309.pdf 摘要 实例分割是基本的视觉任务之一.近年来,全卷积实例分割方法因其比Mask R-CNN等两阶段方法简单.高效而备受关注.迄今为止,当模型具有相似的计算复杂度时,几乎所有这些方法在掩模精度上都落后于两级掩模R-CNN方法,留下了很大的改进空间.在这项工…

SOLO: 按位置分割对象 SOLO: Segmenting Objectsby Locations 论文链接: https://arxiv.org/pdf/1912.04488.pdf 代码链接: https://github.com/WXinlong/SOLO 摘要 我们提出了一个新的,令人尴尬的简单方法,在图像中的实例分割.与其他许多密集预测任务(如语义分割)相比,任意数量的实例使得实例分割更具挑战性.为了预测每个实例的遮罩,主流方法要么遵循例如mask R-CNN所使用的"检测然后分段&…

图像实例分割:CenterMask CenterMask: single shot instance segmentation with point representation 论文链家: https://arxiv.org/abs/2004.04446 摘要 本文提出了一种简单.快速.准确的单镜头实例分割方法.单阶段实例分割面临两个主要挑战:对象实例区分和像素级特征对齐.相应地,本文将实例分割分解为两个子任务:局部形状预测(即使在重叠的情况下也可以分离实例)和全局显著性生成(以像素到像素的方…