目前实例分割分为两大类：
propose & verify，即先用目标检测找出实例可能的边界框并分类，再对边界框进行前后景分割。这类方法以Mask RCNN为代表。缺点是对拥挤、遮挡、小目标和不规则物体的分割精度不高。
像素级分割。
A.半卷积用于实例分割(2018,Novotny)
本文用像素级分割实现实例分割。
广泛应用于深度学习中提取特征的卷积操作具有不变性，这限制了网络精确定位目标的能力。
实例分割综述_实例分割面临的问题
实例分割综述_实例分割面临的问题目前实例分割分为两大类 propose amp verify 即先用目标检测找出实例可能的边界框并分类 再对边界框进行前后景分割 这类方法以 Mask RCNN 为代表 缺点是对拥挤 遮挡 小目标和不规则物体的分割精度不高 像素级分割 A 半卷积用于实例分割 2018 Novotny 本文用像素级分割实现实例分割 广泛应用于深度学习中提取特征的卷积操作具有不变性 这限制了网络精确定位目标的能力
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