实例分割算法笔记

sparseinst提出了一种全新的基于实例激活图的稀疏集合的实时高效的实例分割算法。其实例特征是由集合区域和分割的类激活特征图计算得到的。

总述：SOLOv2从v1的思想出发，重点引入了动态卷积的思想，并提出了一种更加高效的后处理方式matrix nms，通过这两个方面重点放在了模型复杂江都度和延时的降低，经过验证在精度方面同样有较大提升

总述：SOLO提出了一种直接预测实例的实例分割算法，在准确的和效率上都达到了SOAT。 简单来说，solo在原图上均匀的划分方格，并对每一个方格分别预测一个类别和分支和一个实例mask的分支。

记录yolact代码学习细节，主要关注特征提取阶段，预测阶段网络设计和相关细节，掘金为啥非要让写100字的简介？？？？！！！！产品经理真是给创作者提供了一个强力劝退工具啊

创建一个实时实例分割算法需要什么？实例分割领域取得了巨大的进步，部分原因是利用了已建立的目标检测领域的强大并行。本文的目标是用一个快速的、单阶段(one-stage)的实例分割模型来填补这一空白