Path Aggregation Network for Instance Segmentation阅读笔记

1.实例分割思想： 机器自动从图像中用目标检测方法框出不同实例，再用语义分割方法在不同实例区域内进行逐像素标记，区分不同物体和背景。 2.目前情况 文章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。每个候选区域都是源于一个特征层次上的特征网络池化的，其

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