YOLACT實時實例分割

Abstract 我們提出了一個簡單的、完全卷積的實時實例分割模型，在MS-COCO上達到29.8map，在單個Titan Xp上以33.5fps的速度進行評估，這比以往任何競爭方法都要快得多。而且，我們只在一個GPU上訓練就得到了這個結果。我們通過將實例分割分成兩個子任務來實現這一點：（1）生成一組原型掩碼；（2）預測每個實例的掩碼係數。然後，我們通過將原型與掩碼係數結合起來，生成實例masks

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