CascadePSP 测试笔记

分割优化网络，把现有的分割优化更精细的效果，模型259m。

CascadePSP：解决4K超高分辨率图像的分割，简单实用 | CVPR2020

这个是高清图实例分割。

代码地址：

https://github.com/hkchengrex/CascadePSP

宣传效果：

本文提出的CascadePSP，是一种通用的精细化分割优化模型，可将任何给定的图像的分割效果从低分辨率细化为高分辨率。该模型经过独立训练，可以轻松地附加到任何现有方法中以改善其分割效果，从而可以生成对象的更精细，更准确的分割mask。同时，该模型将初始mask作为输入，该mask可以是由任何算法输出的粗略结果。然后，CascadePSP将输出精细化的mask。

为了对非常高分辨率的图像进行评估，首先为高分辨率数据集添加了标注，该数据集具有50个验证对象和100个测试对象，并具有与PASCAL中相同的语义类别，称为BIG数据集。最终在PASCALVOC 2012，BIG和ADE

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