Deep Snake : 基于轮廓调整的SOTA实例分割方法,速度32.3fps | CVPR 2020
论文提出基于轮廓的实例分割方法Deep snake,轮廓调整是个很不错的方向,引入循环卷积,不仅提升了性能还减少了计算量,保持了实时性,但是Deep snake的大体结构不够优雅,应该还有一些工作可以补,推荐大家阅读 来源:晓飞的算法工程笔记 公众号 论文: Deep Snake for Real-Time Instance Segmentation 论文地址: https://arxiv.org/abs/2001.01629 论文代码: https://github.com/zju3dv/snake/ Introduction 实例分割是许多计算机视觉任务中的重要手段,目前大多数的算法都采用在给定的bbox中进行pixel-wise分割的方法。受snake算法和Curve-GCN的启发,论文采用基于轮廓的逐步调整策略,提出了Deep snake算法进行实时实例分割,该算法将初始轮廓逐渐优化为目标的边界,如图1所示,达到很好的性能且依然保持很高的实时性(32.3fps)。 论文的主要贡献如下: 提出基于学习的snake算法用于实时实例分割,对初始轮廓调整至目标边界,并且引入循环卷积(circular convolution)进行轮廓特征的学习。 提出two-stage流程进行实例分割,先初始化轮廓再调整轮廓,两个步骤均可以用于修正初始定位的误差。 Deep