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今天来自韩国ETRI的一篇论文CenterMask : Real-Time Anchor-Free Instance Segmentation 很抢眼，作者称“CenterMask outperforms all previous state-of-the-art models at a much faster speed”，其分割精度打败了所有之前的State-of-the-art，速度也更快！

作者信息：

作者均来自韩国电子与通信研究所ETRI。

下图展示了CenterMask的精度和fps，其在精度和速度上均超越了Mask R-CNN。

在CenterMask中使用了作者新提出的骨干网VoVNetV2，下图展示了相比于现有其他骨干网，VoVNetV2可大幅度改进精度。

作者使用的GPU为V100/Xp。

主要改进点

仿照Mask R-CNN是在Faster R-CNN基础上实现实例分割，CenterMask是在著名的一阶段anchor-free目标检测算法FCOS基础上添加了作者发明的SAG-Mask模块，实现了更快也更好的实例分割。

CenterMask架构图：

SAG-Mask 为 spatial attention-guided mask branch，即空间注意力引导的mask分枝，作者称空间注意力模块 (SAM)可让分割模块有效聚焦于有意义的像素而抑制无信息的像素。

实验结果

在 COCO tes-dev2017 数据集上的分割精度和速度：

可见CenterMask整体上取得了更好的精度，mask AP达到38.3，而其快速模型CenterMask-Lite 也相比于之前的实时实例分割算法YOLACT速度更快、精度更高。

一些分割结果例子：

作者称CenterMask不仅是又好又快的实例分割算法，其使用的骨干网也非常值得在其他任务中尝试，代码将开源。

论文地址：

https://arxiv.org/abs/1911.06667v1

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