Path Aggregation Network for Instance Segmentation閱讀筆記
1.實例分割思想： 機器自動從圖像中用目標檢測方法框出不同實例，再用語義分割方法在不同實例區域內進行逐像素標記，區分不同物體和背景。 2.目前情況 文章研究者指出當前最優的 Mask R-CNN 中的信息傳播還可以進一步優化。具體來說，低層級的特徵對於大型實例識別很有用。但最高層級特徵和較低層級特徵之間的路徑很長，增加了訪問準確定位信息的難度。每個候選區域都是源於一個特徵層次上的特徵網絡池化的，其
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