来自 | 知乎 作者 | 阿元
链接 | https://zhuanlan.zhihu.com/p/102231853
编辑 | 深度学习这件小事
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【前言】兵荒马乱的秋招结束了，浑浑噩噩地过了几个月，荒废了不少日子，现在打算重新捡起论文来读。这段时间，单阶段实例分割（Single Shot Instance Segmentation）的文章开始大量出现。这篇文章记录一下单阶段实例分割的方法，并简单介绍一下自己印象深刻的几篇论文，欢迎批评指正~
实例分割（Instance Segmentation）
两阶段实例分割
自上而下（Top-Down)
自下而上（Bottom-Up）
单阶段实例分割
YOLACT&YOLACT++ ICCV 2019
PolarMask
PolarMask 基于极坐标系建模轮廓，把实例分割问题转化为实例中心点分类(instance center classification)问题和密集距离回归(dense distance regression)问题。同时，我们还提出了两个有效的方法，用来优化high-quality正样本采样和dense distance regression的损失函数优化，分别是Polar CenterNess和 Polar IoU Loss。没有使用任何trick(多尺度训练，延长训练时间等)，PolarMask 在ResNext 101的配置下 在coco test-dev上取得了32.9的mAP。这是首次，我们证明了更复杂的实例分割问题，可以在网络设计和计算复杂度上，和anchor free物体检测一样简单。我们希望PolarMask可以成为一个简单且强有效的single shot instance segmentation 的baseline。
PolarMask最重要的特点是:
(1) anchor free and bbox free，不需要出检测框
(2) fully convolutional network, 相比FCOS把4根射线散发到36根射线，将instance segmentation和object detection用同一种建模方式来表达。
SOLO
SOLO的出发点很简单，怎么样简单直接的做实例分割？语义分割和实例分割，大家都是分割，为什么解决起来大相径庭？
语义分割，其实就是逐像素的语义类别分类：预测每个像素所在的物体的语义类别。类比下来，是不是可以进行逐像素的实例类别分类：预测每个像素所在的物体的实例类别。
那么核心问题就是， 什么是物体的实例类别？物体的语义类别是由人为的定义来区分的，是由人来标注的。那图片里物体的什么属性可以用来区分实例呢？—— 位置和形状。
如果一张图片里出现的两个物体，位置和形状完全一样，那这就是同一个实例。两个不同的实例，位置或者形状不一样。这里指的广义的形状：包括尺寸，角度，这些和位置无关的，每个物体都有的属性。由于泛泛的形状不好描述，我们采用尺寸来近似替换。
BlendMask
总结
参考链接
[1] Instance Embedding: Segmentation Without Proposals
[2] https://www.jianshu.com/p/40324b53a528
[3] https://blog.csdn.net/sinat_37532065/article/details/103603919
[4] https://zhuanlan.zhihu.com/p/76470432
[5] https://mp.weixin.qq.com/s/XNdZI_W1hOgnPGVq2pMkZg
<pre style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;"><p style="padding-right: 0em;padding-left: 0em;max-width: 100%;min-height: 1em;letter-spacing: 0.544px;white-space: normal;color: rgb(0, 0, 0);font-family: -apple-system-font, system-ui, "Helvetica Neue", "PingFang SC", "Hiragino Sans GB", "Microsoft YaHei UI", "Microsoft YaHei", Arial, sans-serif;widows: 1;line-height: 1.75em;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;"><strong style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;"><span style="max-width: 100%;letter-spacing: 0.5px;font-size: 14px;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;"><strong style="max-width: 100%;font-size: 16px;letter-spacing: 0.544px;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;"><span style="max-width: 100%;letter-spacing: 0.5px;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: 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