论文阅读：BiSeg: Simultaneous Instance Segmentation and Semantic Segmentation
这篇文章，继承了InstanceFCN和FCIS方法的思想，进一步做了优化和补充。 创新点1： 在InstanceFCN文章中描述的以 7∗7 作为每个单元格的分辨率时效果最好，本文考虑到在某些情况下 9∗9 效果也不错。所以提出多尺度融合的方法做进一步的优化。具体操作如下： 在上一篇FCIS方法中，获得的score maps是 2∗k2∗(C+1) 维，在本文中，考虑以下两条线针对不同的feat
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