聯合檢測和分割多任務的方法研究

    目前這類在自然圖像中和實例分割很相近，給出每類別個體的分類，同時首先給出單個體的候選檢測框。針對這類最新的方法很像Mask-RCNN的形式，包含RPN提取候選框，在faster RCNN的基礎網絡上添加分割支路，像何凱明的mask RCNN的關鍵在於如何構建一個ROI warp層，通過精心設計該層，實現網絡能夠實現多任務的聯合訓練。     針對聯合檢測和分割，近期在瞭解和收集資料，在此先

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