进击的煎饼果子
进击的煎饼果子

CVPR2020 实例分割

实例分割
Hao Chen陈昊 CVPR2020 BlendMask实例分割
CVPR2020 实例分割_第1张图片
COCO上评价指标 mAP 每个实例，每张图选100个结果
AP：每个结果与GT算IOU 0.5:0.05:0.95 十个取平均
COCO泛化性好，不容易过拟合
缺：COCO标注不过精细
但是这个评价指标没有对更关注边界像素的情况，只是检测的IOU迁移过来的

Cascade R-CNN , Mask RCNN。 Cascade R-CNN等都是基于Mask的
CVPR2020 实例分割_第2张图片
Mask R-CNN
Faster+ FPN
FPN输入1414
channel都是256
CVPR2020 实例分割_第3张图片
缺：
FPN的输入和ROI过程下采样过多，细节丢的太多（1414）

PointRend:
想提升二阶段实例的分辨率，（把有锯齿的部分细节恢复）

PointRend vs Blend Mask
Blend可以用更小的分辨率做到更小，
Mask第二阶段需要0.7G的FLOPS
Blend更少

全卷积方法则何如

一 Bottom up：每个像素分类，融合

SOLO（和Mask有点相当了）

分类问题监督明确，focal loss，增加一组坐标系，
使用FPN，把一张图的结果分散到不同map中，减少了每张图的复杂程度
缺：场景非常复杂时，分类问题平方级的变难，high level信息不够，仅仅是通过绝对位置坐标来关联融合
CVPR2020 实例分割_第4张图片
SOLOv2有提高

二 Top Down

CVPR2020 实例分割_第5张图片

DeepMask

14x14
缺：一个点预测整个实例时，

InstanceFCN

每个feature map局部只做局部的事，只判断物体的一部分

Tensor Mask

CVPR2020 实例分割_第6张图片
CVPR2020 实例分割_第7张图片
原版比Mask R-CNN慢

三Proposal-Based（基于检测框，类似Mask, crop then assemble）

对实例进行定位，大概估计出实例姿态

FCIS

nearestneighbor+ one-hot

MaskLab

检测框，对检测框分成3X3或者小格，再分别处理

YOLACT

channel组合

Blender

FCIS空间组合+YOLACT的channel组合
更平滑的空间组合方式进行差值（不是切格子，比较灵活）
算是三维attention
4个 score maps (YOLACT32个， FCIS49个)

Top module
输出三维attention，FCOS加了一层卷积
Bottom Module
Blender
橙色是检测模块
蓝色是top mpdule
绿色是语义分割

四组颜色代表四个channel，即4个score map
CVPR2020 实例分割_第8张图片

attention捕捉到的就是姿态
bottom中，S对应的是8，即上采样到1/8
kxMxM , K 是4 ， M是7或者14
通过双线性差值平铺到实例上，加权求和得到最终结果

对比试验：
物体局部分的好一些
SOLOv算是one-stage

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