【综述】【图像实例分割】 最新汇总了140多篇论文，对比分析了从RCNN到Tersor Mask

论文地址：https://arxiv.org/ftp/arxiv/papers/2007/2007.00047.pdf 代码： 来源：克什米尔大学 论文名称：A Survey on Instance Segmentation: State of the art 原文作者：Abdul Mueed Hafiz

目标检测或定位是数字图像从粗到细的一个渐进过程。它不仅提供了图像目标的类，还提供了已分类的图像目标的位置。位置以边框或质心的形式给出。语义分割通过对输入图像中每个像素的标签进行预测，给出了较好的推理。每个像素都根据其所在的目标类进行标记。更进一步地，实例分割为属于同一类的对象的单独实例提供了不同的标签。因此，实例分割可以定义为同时解决目标检测问题和语义分割问题的技术。本文对实例分割的背景、存在的问题、技术、发展、流行的数据集、达到SOTA的相关工作以及未来的发展进行了讨论。本文旨在为研究实例分割的领域的人们提供了有价值的信息。

下面是论文具体框架结构以及实验结果：

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