【重磅】旷视提出MegDetV2:目标检测/实例分割新系统
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编辑:Amusi
在COCO 2019/2020 挑战赛中获得最佳结果!该方案包含RPN++、High-IoU等创新点,以及大量tricks,强烈推荐学习!
Joint COCO and Mapillary Workshop at ICCV 2019: COCO Instance Segmentation Challenge Track
作者单位:旷视科技
论文:https://arxiv.org/abs/2010.02475
在此报告中,我们介绍了目标检测/实例分割系统MegDetV2,该系统以two-pass的方式工作,首先检测实例,然后进行分割。
RPN++
我们的基线检测器主要基于新设计的RPN,称为RPN++。
RPN++中的重点是提出了:High-IoU proposal sampling 和 Class aware sampling,涨点明显!
目标检测的超强baseline
使用的方法有:
Deformable Convolution and Pooling
Stacking 4 Convolutions for location branch
Feature Pyramid with deformable convolution
High IoU sampleClass aware sample
Adding instance segmentation branch in R-CNN
在COCO-2019检测/实例分割 test-dev数据集上,我们的系统达到61.0 / 53.1 mAP,比我们2018年的获胜结果分别高出5.0 / 4.2。
COCO 2019 检测 Road Map
更多获得更高的性能,还采用了很多tricks,如SoftNMS、SyncBN等。具体方法和涨点数据如下:
COCO 2019 实例分割 Road Map
更多获得更高的性能,还采用了很多tricks。具体方法和涨点数据如下:
本方案在2019年和2020年COCO挑战赛中取得了最佳成绩。更多细节详见论文原文,强烈推荐学习!
MegDetV2下载
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