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[论文笔记]SOLO:SegmentingObjectsbyLocations说在前面个人心得：1.很好的工作，思路简单，效果很好2.划分网格是对不同层次的特征图进行的，不同层次的网格划分也不同3.使用decoupledsolo可以降低复杂…
SOLO:SegmentingObjectsbyLocations论文阅读Abstractinstancesegmentation主流方法top-down:detect-then-segment:MaskR-CNNbottom-up:predictembeddingvectorsfirstthenuseclusteringtechniquestogrouppixelsintoindividualinstances[1]
SOLO:SegmentingObjectsbyLocationsAbstract1.IntroductionAbstract本文提出了一个新的、简洁的图像实例分割方法。与密集预测的任务相比（如语义分割），实例的个数是任意的，这使得实例分割非常有挑战性。
SOLO:SegmentingObjectsbyLocationsAbstract1.IntroductionAbstract本文提出了一个新的、简洁的图像实例分割方法。与密集预测的任务相比（如语义分割），实例的个数是任意的，这使得实例分割非常有挑战性。为了对每个实例都预测一个mask，主流的方法要么延续了“先检测后分割”的策略（如…
SOLO的两个分支光看论文可能会比较迷糊，还好作者昨天开源了源代码，通过代码可以更加清晰地了解head部分的操作流程。总结如下：（1）首先经过backbone网络和FPN，得到不同层级的图像特征；（2）对于Category分支，首先将FPN最高层的特征从H×W...
SOLO论文笔记最新发布陈建驱的博客08-2037论文：XinlongWang,TaoKong,ChunhuaShen1,YuningJiang,LeiLi.SOLO:SegmentingObjectsbyLocations.阿莱德大学和字节跳动。摘要这篇论文提出了一个新的实例分割模型...
2.3matrixnms这个其实我觉得都可以直接写一篇论文了，不得不说SOLO这两篇文章真是的夹带私货啊，一篇顶好几篇。这个后处理的优化基于Soft-NMS的idea来做的，但是通过一些矩阵运算以及一些抽象方案大大提高了运算速度。
SOLO是怎样起作用的上图显示了由S=12个网格生成的网络输出。子图（i，j）表示相应的mask通道产生的softmask预测结果。在这里我们可以看到不同的实例在不同的掩码预测通道上激活。通过在不同位置显式分割实例，SOLO将实例分割问题转换为位置
SOLO-512可以达到34.2的maskAP（22.5FPS）。而light-weight的SOLOv2可以达到37.1的maskAP（31.3FPS）。下图截自SOLOv2论文中的方法对比图。但可以看到SOLOv2在精度和速度上的综…
SOLO:一种新的端到端实例分割方案论文地址、代码地址1.SOLO(v1)简介实例分割是给出每个目标对应的mask，与语义分割的区别是，在语义分割里面只需要区分这个点是“猫”还是“狗”，实例分割里面是要判断这个是猫1还是猫2，即对同一类别的不同目标需要进行细分。
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