Mask-RCNN提出了一个实例分割的框架，可以在有效地检测图像中目标的同时为每一个实例产生一个高质量分割Mask。
Mask-RCNN扩展了Faster R-CNN，通过在之前已存在的边界框回归分支上添加新的一个预测目标Mask的分支。
2022-04-26 09:08:20
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与YOLOv3相比，训练参数只有60%，但MAP提高了60%，并提出更轻量版的Poly-YOLO Lite，与YOLOv3比有相同的京都的，但是更小更快，可应用到实力分割上，代码和论文刚开源！
2021-04-10 10:03:06
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