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CondInst的整体架构。C3、、C5为骨干网(如ResNet-50)的特征图。P3到P7是FPN的特征映射，如[26]，[43]。Fbottom为底部分支s的输出，其分辨率与P3相同。在[6]之后，底部的分支聚合了功能映射P3、P4和P5。Fbottom是通过连接相对坐标到Fbottom得到的...
CondInstenjoystwoadvantages:1)Instancesegmentationissolvedbyafullyconvolutionalnetwork,eliminatingtheneedforROIcroppingandfeaturealignment.2)Duetothemuchimprovedcapacityofdynamically-generatedconditionalconvolutions,themaskheadcanbeverycompact(e.g.,3conv.layers,eachhavingonly8channels),leading...
如上图所示，FCOS算法那使用了{P3,P4,P5,P6,P7}这五个尺度的特征映射。其中P3、P4、P5由主干CNNs网络的特征层C3、、C5经过一个1*1的卷积得到的，而，P6、P7则是接着P5进行了步长为2的卷积操作得到的（相当于降采样，看注解）。
提出了CondInst实例分割框架，该框架比掩模R-CNN等现有方法的实例分割性能有所提高，同时速度更快。在精度和速度上都优于最近的最新技术。CondInst是完全卷积的，在现有的许多方法中避免了调整大小的操作，因为CondInst不依赖于ROI操作。
论文信息标题：ConditionalConvolutionsforInstanceSegmentation作者：ZhiTian,ChunhuaShen,HaoChen机构：TheUniversityofAdelaide,Australia出处：ECCV2020代码链接https://git.io/AdelaiDet论文主要贡献从新的视角解决实例分割问题，提出CondInst实例分割网络，改进了当前的实例分割方法的性能，同时达到更快的推理..
论文：SOLOv2:Dynamic,FasterandStronger代码：aim-uofa/AdelaiDetDynamicconvSOLOv2中的dynamicconv和CondInst的做法如出一辙；SOLOv2学的dynamicconv是1x1x256，CondInst是3个1x1的conv(169个param)，参数量级也很接近。Maskfeature
论文也实验了不做box预测及用box做nms而是对分类预测的每个计算其mask,然后使用masknms也能的得到一样的效果。整体上看CondInst比MaskR-CNN稍好，mAP:35.9%vs35.5%,时…
ConditionalConvolutionsforInstanceSegmentation第1次记录介绍一篇ECCV2020被评为Oral的论文，它也是目前单阶段实例分割方面的又一佳作，它就是由沈春华大佬团队出品的--CondInst，通过引入条件卷积到实例分割中去，实现了精度上比MaskR...
CondInst：可显著加快推理速度CondInst是一个用于实例分割的条件卷积，相关论文《基于条件卷积的实例分割》“ConditionalConvolutionsforInstanceSegmentation”发表在ECCV2020上。CondInst可以完全不依赖ROI（感兴趣的区域，regionofinterest
【导读】今天给大家介绍一篇ECCV2020被评为Oral的论文，它也是目前单阶段实例分割方面的又一佳作，它就是由沈春华大佬团队出品的--CondInst，通过引入条件卷积到实例分割中去，实现了精度上比MaskR-CNN高一丢丢(约0.5个点)，加上segloss后可以涨一个点，从而超过MaskR-CNN；速度和MaskR-CNN差不多，稍好...
CondInst的整体架构。C3、、C5为骨干网(如ResNet-50)的特征图。P3到P7是FPN的特征映射，如[26]，[43]。Fbottom为底部分支s的输出，其分辨率与P3相同。在[6]之后，底部的分支聚合了功能映射P3、P4和P5。Fbottom是通过连接相对坐标到Fbottom得到的...
CondInstenjoystwoadvantages:1)Instancesegmentationissolvedbyafullyconvolutionalnetwork,eliminatingtheneedforROIcroppingandfeaturealignment.2)Duetothemuchimprovedcapacityofdynamically-generatedconditionalconvolutions,themaskheadcanbeverycompact(e.g.,3conv.layers,eachhavingonly8channels),leading...
如上图所示，FCOS算法那使用了{P3,P4,P5,P6,P7}这五个尺度的特征映射。其中P3、P4、P5由主干CNNs网络的特征层C3、、C5经过一个1*1的卷积得到的，而，P6、P7则是接着P5进行了步长为2的卷积操作得到的（相当于降采样，看注解）。
提出了CondInst实例分割框架，该框架比掩模R-CNN等现有方法的实例分割性能有所提高，同时速度更快。在精度和速度上都优于最近的最新技术。CondInst是完全卷积的，在现有的许多方法中避免了调整大小的操作，因为CondInst不依赖于ROI操作。
论文信息标题：ConditionalConvolutionsforInstanceSegmentation作者：ZhiTian,ChunhuaShen,HaoChen机构：TheUniversityofAdelaide,Australia出处：ECCV2020代码链接https://git.io/AdelaiDet论文主要贡献从新的视角解决实例分割问题，提出CondInst实例分割网络，改进了当前的实例分割方法的性能，同时达到更快的推理..
论文：SOLOv2:Dynamic,FasterandStronger代码：aim-uofa/AdelaiDetDynamicconvSOLOv2中的dynamicconv和CondInst的做法如出一辙；SOLOv2学的dynamicconv是1x1x256，CondInst是3个1x1的conv(169个param)，参数量级也很接近。Maskfeature
论文也实验了不做box预测及用box做nms而是对分类预测的每个计算其mask,然后使用masknms也能的得到一样的效果。整体上看CondInst比MaskR-CNN稍好，mAP:35.9%vs35.5%,时…
ConditionalConvolutionsforInstanceSegmentation第1次记录介绍一篇ECCV2020被评为Oral的论文，它也是目前单阶段实例分割方面的又一佳作，它就是由沈春华大佬团队出品的--CondInst，通过引入条件卷积到实例分割中去，实现了精度上比MaskR...
CondInst：可显著加快推理速度CondInst是一个用于实例分割的条件卷积，相关论文《基于条件卷积的实例分割》“ConditionalConvolutionsforInstanceSegmentation”发表在ECCV2020上。CondInst可以完全不依赖ROI（感兴趣的区域，regionofinterest
【导读】今天给大家介绍一篇ECCV2020被评为Oral的论文，它也是目前单阶段实例分割方面的又一佳作，它就是由沈春华大佬团队出品的--CondInst，通过引入条件卷积到实例分割中去，实现了精度上比MaskR-CNN高一丢丢(约0.5个点)，加上segloss后可以涨一个点，从而超过MaskR-CNN；速度和MaskR-CNN差不多，稍好...
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