【实例分割】开源 | maYOLACT实时实例分割检测器，超越YOLACT！
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CNNer
发布于 2022-04-06 10:53:20
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获取完整原文和代码，公众号回复：10090850073
论文地址： http://arxiv.org/pdf/2110.09734v1.pdf
代码： 公众号回复：10090850073
来源： Middle East Technical University
论文名称：Mask-aware IoU for Anchor Assignment in Real-time Instance Segmentation
原文作者：Kemal Oksuz
内容提要
本文提出了掩码感知的相交-合并(maIoU)方法，用于在实例分割方法训练过程中将锚框分配为正负。不像传统的IoU或其变体，它们只考虑两个盒子之间的距离；maIoU始终如一地测量锚盒的接近程度，不仅与真值盒，而且与其相关的真值盒掩码。因此，再考虑到掩码，它实际上代表的是物体的形状，maIoU可以在训练过程中更准确的监督。通过使用maIoU替换IoU操作，并训练一个SOTA实时实例分割方法YOLACT，我们展示了maIoU在最先进的(SOTA)分配器ATSS上的有效性。使用具有maIoU的ATSS优越表现：(i)具有IoU的ATSS比1个掩模AP好，(ii)具有固定IoU阈值分配器的基线YOLACT在不同图像大小下比2个掩模AP好，(iii)由于使用较少的锚点，推理时间减少了25%。然后，利用这种效率，我们设计了maYOLACT，一个比YOLACT更快、更精确的+6 AP检测器。在COCO测试开发中，我们最好的模型在25 fps下达到了37.7的掩模AP，为实时实例分割建立了一个新的技术水平。
主要框架及实验结果
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原始发表：2022-03-18，如有侵权请联系?cloudcommunity@tencent.com 删除
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