SOLO

实例分割和语义分割

一图明了，实例分割也是计算机视觉四大任务中最难的

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category branch

和YOLO方法类似，划分cell，然后进行分类。
因为FCN的输出是WxH（不考虑channel），需要让它变化为S*S，就要进行下采样和插值。文中说明三种插值方式结果相差不多。
1、直接双线性差值

2、adpative pooling

3、区域网格插值

adpative pooling：就是自适应的pooling，通过计算stride和padding来下采样。

mask branch

这个分支进行像素级的分割，不同于传统的语义分割输入输出同大小，它的输出是（HxWxS^2）加入了位置信息，s*2中每一个channel负责对应cell中的物体的分割

大致了解思路，有时间再看论文

https://www.zhihu.com/question/360594484/answer/947252879
https://blog.csdn.net/qq_41994006/article/details/105170426
https://blog.csdn.net/sanshibayuan/article/details/103895058