CVPR 2020-Instance Segmentation（2020最新分割论文）

目录

        研究概况
        任务区别
        论文列表
            [1] 2D实例分割（8篇）
            [2] 3D实例分割（5篇）
            [3] 标注数据不足（3篇）
                非监督域适应
                小样本学习
                半监督学习
            [4] 视频实例分割跟踪（1篇）
            [5] 实例分割应用（1篇）

研究概况

CVPR 2020共有18篇实例分割论文（9篇开源代码）：1篇Oral（Deep Snake），含2D实例分割8篇（一阶段one-shot实例分割有好几篇），3D点云实例分割5篇，解决标注数据不足问题的非监督/半监督/小样本学习的实例分割各1篇，另外IBM研究了实例分割跟踪，还有1篇实例分割在生物图像中的应用，既高精度又兼顾速度。
任务区别

实例分割与其它视觉三大任务的区别：
图像分类是对整幅图像给出一个类别；
目标检测将感兴趣的物体框出来；
语义分割将相同类别的物体分割出来；
实例分割则要分割出感兴趣类别物体的个体，既是对图像的像素级分割，又是实例级理解。
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论文列表
[1] 2D实例分割（8篇）

    Deep Snake for Real-Time Instance Segmentation
    Code：https://github.com/zju3dv/snake/
    解读：https://zhuanlan.zhihu.com/p/134111177
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    BlendMask: Top-Down Meets Bottom-Up for Instance Segmentation
    解读：完美替代Mask RCNN！BlendMask：实例分割新标杆
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    CenterMask: Single Shot Instance Segmentation With Point Representation
    解读：https://zhuanlan.zhihu.com/p/142641833
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    PolyTransform: Deep Polygon Transformer for Instance Segmentation
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    D2Det: Towards High Quality Object Detection and Instance Segmentation
    Code: https://github.com/JialeCao001/D2Det
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    PolarMask: Single Shot Instance Segmentation With Polar Representation
    Code：https://github.com/xieenze/PolarMask
    解读：https://zhuanlan.zhihu.com/p/84890413
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    Mask Encoding for Single Shot Instance Segmentation
    Code：https://github.com/aim-uofa/AdelaiDet/
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    CenterMask: Real-Time Anchor-Free Instance Segmentation
    Code：https://github.com/youngwanLEE/CenterMask

    解读：提出实时Anchor-Free实例分割算法CenterMask
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[2] 3D实例分割（5篇）

    Joint 3D Instance Segmentation and Object Detection for Autonomous Driving
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    OccuSeg: Occupancy-Aware 3D Instance Segmentation
    解读：https://zhuanlan.zhihu.com/p/115071145

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    PointGroup: Dual-Set Point Grouping for 3D Instance Segmentation
    Code: https://github.com/Jia-Research-Lab/PointGroup
    解读：https://zhuanlan.zhihu.com/p/129246230

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    End-to-End 3D Point Cloud Instance Segmentation Without Detection
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    3D-MPA: Multi-Proposal Aggregation for 3D Semantic Instance Segmentation
    解读：https://zhuanlan.zhihu.com/p/125728754

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[3] 标注数据不足（3篇）
非监督域适应

    Unsupervised Instance Segmentation in Microscopy Images via Panoptic Domain Adaptation and Task Re-Weighting
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小样本学习

    FGN: Fully Guided Network for Few-Shot Instance Segmentation
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半监督学习

    Learning Saliency Propagation for Semi-Supervised Instance Segmentation
    Code：https://github.com/ucbdrive/ShapeProp
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[4] 视频实例分割跟踪（1篇）

    Video Instance Segmentation Tracking With a Modified VAE Architecture
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[5] 实例分割应用（1篇）

    Instance Segmentation of Biological Images Using Harmonic Embeddings
    Code：https://github.com/kulikovv/harmonic

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