实例分割COCO挑战
3358 coco dataset.org/# detection-leader board
掩码编码r-CNN
2019-CVPR-华中科技大学-Mask Scoring R-CNN
掩码编码r-CNN
遮罩分数(遮罩得分) )
33559 www.jiqi zhixin.com/articles/2019-05-15-4
代码(仅限COCO数据集) ) ) )。
3359 github.com/ZJ Huang 22/mask scoring _ rcnn
3359 github.com/Xiao laodi/mask scoring _ rcnn
3359 github.com/ZJ Huang 22/mask scoring _ rcnn/issues/27 # issue comment-478257021
本来就给坏的分割掩码打了更低的分数，经过后处理删除这些坏的掩码，是否相当于降低假位置？ 分数会上升吗？
3359 blog.csdn.net/weixin _ 37993251/article/details/88248361
解读
33559 www.cn blogs.com/wemo/p/10505970.html
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thenvidiadriveronyoursystemistoold (基金会版本9000 ) )。
用py torch1.1. 0版解决
_ c.cpython-36m-x86 _ 64-Linux-GNU.so : undefined symbol : _ Zn 3c 106设备8 validate ev
edit : somehowuninstallingtorchandtorchvisionanddeletingthecopiesfrom/lib/python 3.6/site-packages/andreinstallingtion
thecurrentversionsareasfollows 3360 torch-1.1.0 torch vision-0.3.0。
3359 github.com/Facebook research/maskrcnn-benchmark/issues/891
importerror : libcudart.so.9.0: cannotopensharedobjectfile : nosuchfileordirectory
未解决(重新安装cuda10.1和pytorch1.3.0) )。
3359 github.com/py torch/vision/issues/946
3359 github.com/py torch/py torch/issues/10910
SSL.sslerror : [ SSL : certificate _ verify _ failed ] certificateverifyfailed (_ SSL.c :852 )
- -否检查认证
3359 blog.csdn.net/sunny _ happy 08/article/details/83146209
混合任务卡
实例分割这一问题近年来的发展受到了COCO数据集和比赛的极大推动。
HybridtaskCascade(HTC )在COCO 2018比赛中也获得了第一名。
3359砖局域网. zhi Hu.com/p/57629509
代码
PyTorch 1.1 or higher
CUDA 9.0 or higher
3359 github.com/open-mm lab/mm检测/blob/master/docs/install.MD
COCO 2018 instancesegmentationchallenge冠军团队成员cqdrg，香港中文大学多媒体实验室博士。
2014年重要工作是R-CNN，是第一篇将物体检测应用于深度学习的论文，引用量非常高，影响也非常广泛。 其主要思路是将物体检测转化为这样的问题。 首先找到region (区域)，对region进行分类。 随后，作者提出了Fast R-CNN。 这是一种基于R-CNN的算法，运算速度明显提高。
2015年，该集团又提出了Faster R-CNN。 它比Fast R-CNN速度有了很大的提高，主要改进了在Fast R-CNN和R-CNN中寻找region的过程。 虽然Faster-CNN也以深度学习的方式提出了一些region(Faster R-CNN )，但它仍然使用非常广泛的算法。
2016年，csddd等人提出了以Faster R-CNN为基础改进的R-FCN。 当时，性能和速度都有很大的提高。
2017年，有两篇非常有影响力的论文： FPN和Mask R-CNN。 FPN也就是“功能参数网络”，它相当于生成“功能参数”，并在多个级别的“功能”中创建“保护”。 Mask R-CNN这篇论文获得了ICCV 2017的最好论文，由何惺明等人提出。 它在Faster R-CNN中添加了mask branch，可以用于实例划分，同时由于有多任务学习，大大提高了物体边框的性能。
2018年，沿着Faster R-CNN这条路线提出的方法有Cascade R-CNN。 它将cascade结构用于Faster R-CNN，同时解决了一些培训分布的问题，所以其性能比较好。 另外还有两篇比较重要的论文——Relaiton Network和SNIP。
3359 www.yanxi she.com/blog detail/10372
mm检测安装教程
33559 www.cn blogs.com/marsggbo/p/11240534.html
thenvidiadriveronyoursystemistoold (基金会版本9000 ) )。
某个驱动程序版本太旧，似乎在pytorch1.1.0版本中解决了
cannot find -lcudart
sudo ln-s/usr/local/cuda/lib 64/libcudart.so/usr/lib/libcudart.so
3359 blog.csdn.net/jacke 121/article/details/54342176
unabletoexecute '/usr/local/cuda-9.2/zxd ch/nvcc ' : nosuchfileordirectory
nvcc----版本
还没有解决
3359 blog.csdn.net/ksws 0292756/article/details/84859903
3359 github.com/Facebook research/maskrcnn-benchmark/issues/25
YOLACT
2019-iccv-yola CT :实时维护会话
在MS COCO数据集上建立了第一个实时实例划分模型
3359砖局域网. zhi Hu.com/p/76470432
代码
https://github.com/dbolya/yolact/
全景分割
当前，图像分割任务是刚刚兴起于语义分割、实例分割和今年(2018年)的新领域全景分割
全景分割可以说是语义分割和实例分割的结合，下图是相同原画的全景分割结果，按stuff类和things类进行分割
原图
语义分割
拆分实例
全景分割
33559 www.jiqi zhixin.com/articles/2018-12-24-12