新出的实例分割算法，融合了mask rcnn和yolact的算法思想，既有mask rcnn的ROI，又有yolact的proto type(base)。该模型效果达到state-of-the-art，精度最高能到41.3AP，实时版本BlendMask-RT性能和速度分别为34.2mAP和25FPS。
与yolact的区别在于，base的系数不是标量，而是一张与base同样size的图。
blend.png
新出的实例分割算法，融合了mask rcnn和yolact的算法思想，既有mask rcnn的ROI，又有yolact的proto type(base)。该模型效果达到state-of-the-art，精度最高能到41.3AP，实时版本BlendMask-RT性能和速度分别为34.2mAP和25FPS。
与yolact的区别在于，base的系数不是标量，而是一张与base同样size的图。
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本文标题：BlendMask: Top-Down Meets Bottom
本文链接：https://www.haomeiwen.com/subject/muqnactx.html
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