【实例分割】开源 | CenterMask:实时无锚实例分割框架，性能SOTA！

论文地址： https://arxiv.org/pdf/1911.06667.pdf

代码： https://github.com/youngwanLEE/CenterMask

来源： 韩国电子与电信研究所(ETRI)

论文名称：CenterMask: Real-Time Anchor-Free Instance Segmentation

原文作者：Youngwan Lee

内容提要

本文在FCOS基础上增加一个SAG-Mask分支，与Mask RCNN思路相同，提出了一个简单而有效的无锚实例分割框架，称为CenterMask。插入FCOS目标检测器，SAG-Mask分支预测每个被检测框上的分割掩码与空间注意力图，这有助于集中信息像素和抑制噪声。我们还提出了一种改进的骨干网络VoVNetV2，它具有两种有效的策略：(1)引入残差，以缓解更大的VoVNet的饱和优化问题；(2)有效挤压激励(eSE)处理原SE的信道信息丢失问题。在SAG-Mask和VoVNetV2基础上，我们设计了CenterMask和CenterMask- lite，分别针对大模型和小模型。使用相同的ResNet-101-FPN骨干，CenterMask达到38.3%，不仅速度更快，而且性能SOTA。在Titan Xp上，CenterMaskLite的35fps性能也远远超过了最先进的产品。我们希望CenterMask和VoVNetV2可以分别作为实时实例分割和主干网络的坚实基准，用于各种视觉任务

主要框架及实验结果

声明：文章来自于网络，仅用于学习分享，版权归原作者所有，侵权请联系删除。