YOLACT: Real-time Instance Segmentation 1. 什么是YOLACT? YOLACT(You Only Look At Coefficients)是一种实时实例分割模型,旨在解决实例分割任务中的实时性问题。它通过在现有的one-stage目标检测模型基础上添加mask分支,实现了快速且相对准确的实例分割。YOLACT模型由加州大学戴维斯分校的研究人员提出,并在MS COCO数...
论文: YOLACT: Real-Time Instance Segmentation 0.简介 惯例,有请作者自己介绍一下本文工作——摘要: 是一个fully-convolutional模型 29.8mAP——COCO, 33.5fps——a TitanXP。 (精度高于FCIS,低于MaskRC
[论文笔记] YOLACT:Real-time Instance Segmentation说在前面个人心得: 1. 开创性的one-stage实时实例分割检测器,名字致敬YOLO 2. 第一次接触实例分割,看完后存在很多疑惑(缺少前置知识),这次笔记会一直修…
YOLACT: Real-time Instance Segmentation 首先分析一下论文题目。 YOLACT:You Only Look At CoefficienTs 的简写,其中 coefficients 是这个模型的输出之一,这个命名风格应是致敬了另一目标检测模型 YOLO; Real-time:根据评估,当 YOLACT 处理 550*550 大小的图片时,其速度达到了 33FPS,而互联网上多数视频一般是 30...
YOLACT: Real-time Instance Segmentation https://arxiv.org/abs/1904.02689 这篇文章的目标是解决实例分割的实时性问题。通过在现有one-stage目标检测模型的基础上添加mask分支来解决这一问题。与Mask R-CNN等明显使用特征定位步骤(特征repooling)的方法不同,在YOLACT中并不存在这一步。
概要 达到实时的实例分割模型:29.8mAP,33fps,单GPU。将实例分割分为两个子任务:(1)生成一组针对全图的原型mask(2)预测每一个实例的mask系数,然后线性组合原型和mask系数。不依赖于repooling,能得到高质量的mask,而且很快。 结构方法 整体结构不是特别复杂,
YOLACT:Real-time Instance Segmentation 文章贡献 首次提出一种实时的实例分割算法(帧率大于30),在MS-COCO数据集上达到了具有挑战性的性能;分析了YOLACT模型的消融结果,通过实验研究了不同主干网络架构、原型数量以及图像分辨率等所导致的速度与性能之间的权衡;提出了一种新颖的快速NMS方法,比传统NMS方法快12ms,性能损...
《YOLACT: Real-time Instance Segmentation》 arXiv:https://arxiv.org/abs/1904.02689 github:https://github.com/dbolya/yolact 作者团队:加利福尼亚大学 注:2019年04月05日刚出炉的paper Abstract:我们提出了一个用于实时实例分割的简单全卷积模型,在单个Titan Xp上以33 fps在MS COCO上实现了29.8 mAP,这比...
YOLACT 是ICCV 2019 接收的实时实例分割论文 YOLACT: Real-time Instance Segmentation 提出的算法,近期该文作者又对此进行了扩展,提出YOLACT++:Better Real-time Instance Segmentation,其 resnet50 模型在Titan Xp 上运行速度达 33.5 fps,在COCO 的test-dev数据集上达到34.1 mAP,并开源了代码。
论文:YOLACT: Real-time Instance Segmentation 开源地址:https://github.com/dbolya/yolact YOLACT(You Only Look At CoefficienTs) 一、模型框架 它对于one-stage 单阶段模型,添加了一个mask分支(与检测分支并行),整体模型结构如下图,流程思路: 1、输入图片; ...