PANet：Path Aggregation Network for Instance Segmentation 阅读

框架     本文研究者指出当前最优的 Mask R-CNN 中的信息传播还可以进一步优化。具体来说，低层级的特征对于大型实例识别很有用。但最高层级特征和较低层级特征之间的路径很长，增加了访问准确定位信息的难度。此外，每个建议区域都是基于从一个特征层级池化得到的特征网格而预测的，此分配是启发式的。由于其它层级的丢弃信息可能对于最终的预测还有用，这个流程还有进一步优化的空间。最后，掩码预测仅在单个视

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