SOLO算法简读

摘要 提出一种新的实例分割方法。与语义分割等其他密集预测任务相比，实例分割的难度要大得多。为了预测每个实例的掩码，主流方法要么遵循“detect-then-segment”的策略，如Mask R-CNN所使用的策略，要么先预测嵌入向量，然后使用聚类技术将像素分组到单个实例中。通过引入“实例类别”的概念，文章从一个全新的角度来看待实例分割的任务，它根据实例的位置和大小为实例中的每个像素分配类别，从而

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