分割向：Learning to segment everything
同樣是來自FAIR之作。 摘要 現有實例分割方法需要所有的訓練實例都被標記。然而標記這些實例的成本是很大的。本篇文章的目的是提出一種新的偏監督訓練方法以及一種全新的權重遷移函數。文章實現了在一個所有類別都被打上了bbox框但是隻有其中一小部分有mask標註的數據集上進行訓練的目標。這一貢獻使得我們能夠訓練Mask R-CNN使用來自於Visual Genome數據集中的對於3000個visual
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