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问题:如何用有限的数据训练实例分割模型,并使得该模型可以对训练数据(实例分割)中不存在的类别做实例分割
problem.png
- 方法:
- 部分监督实例分割,一个带有mask和物体标注框的数据集,一个只有物体标注框的数据集
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提出Mask x R-CNN框架,学习一个从物体检测网络参数到实例分割网络参数的映射函数(weight transfer function)
method.png
- 原因:检测分支的权重可以被看作是该类基于表观的视觉嵌入
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结果:相比其他的半监督学习方法确实有所提升,然而相比全监督方法还是有差距
result.png
- paper
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