[调研] 通用实例分割方法

目前的实例分割方法可分为3类： top-down，也叫做 detect-then-segment，顾名思义，先检测后分割，如FCIS, Mask-RCNN, PANet, Mask Scoring R-CNN； bottom-up，也叫Embedding-cluster，将每个实例看成一个类别；然后按照聚类的思路，最大类间距，最小类内距，对每个像素做embedding，最后做grouping分出不

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