two stage(两阶段实例分割)自上而下(Top-Down)和自下而上(Bottom-Up)
自上而下(Top-Down)
自上而下的实例分割方法的思路是:首先通过目标检测的方法找出实例所在的区域(bounding box),再在检测框内进行语义分割,每个分割结果都作为一个不同的实例输出。
这类方法的代表作就是大名鼎鼎的Mask R-CNN了,如下图,总体结构就是Faster R-CNN的两阶段目标检测,box head用来做检测,增加了mask head用来做分割,模型大家都很熟,细节就不再赘述
自下而上(Bottom-Up)
自下而上的实例分割方法的思路是:首先进行像素级别的语义分割,再通过聚类、度量学习等手段区分不同的实例。这种方法虽然保持了更好的低层特征(位置信息等),但是缺点也比较明显:
- 对密集分割的质量要求很高,会导致非最优的分割
- 泛化能力较差,无法应对类别多的场景
- 后处理方法繁琐
参考链接
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