极市直播| (CVPR2020 Oral) 陈昊：超越Mask RCNN的BlendMask，实例分割新标杆

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| 极市线上分享  第53期 |

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研究实例分割的朋友很可能都听说过今年1月新出的实例分割模型BlendMask。目前，这份优秀的工作已经中了本次CVPR2020的Oral。本次分享，极市重磅邀请BlendMask的论文作者：来自澳大利亚阿德莱德大学的陈昊博士。陈博将在3月24日（下周二）为我们分享其发表于CVPR2020的工作：BlendMask：高质高效的实例分割模型

BlendMask提出了一种结合自上向下和自下向上两种设计策略的实例分割算法，在精度上超越了Mask RCNN，速度上快20%，是一个高质高效的实例分割模型：在COCO数据集上，使用ResNet-50，BlendMask的性能达到37.0％的mAP，使用ResNet-101的性能达到38.4％的mAP，在准确性上优于Mask R-CNN，速度提高了约20％。值得一提的是，从单1080Ti GPU上评估，BlendMask-RT在25 FPS上实时可达34.2％的mAP成为全卷积实例分割的新记录，超过TensorMask 1.1点mAP，而仅需要一半的训练迭代和1/5的推理时间。据悉，BlendMask可能是第一个在mAP和推理效率方面均能胜过Mask R-CNN的算法。

BlendMask 与其他SOTA实例分割算法在COCO test-dev数据集上的比较

早在今年1月，极市就分享了这个优秀工作：SOTA实例分割算法BlendMask，超越mask-rcnn，不熟悉这个工作的小伙伴可以先读一遍这篇文章。当然，更进一步的解读可以等待陈博在下周二为我们详细讲解。

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活动信息

时间：3月24日（周二）20:00~21:00

主题

BlendMask：高质高效的实例分割模型（CVPR2020）

BlendMask：High Quality and Efficiency Instance Segmentation Model

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嘉宾信息

陈昊

陈昊，澳大利亚阿德莱德大学博士生，本科和硕士毕业于浙江大学，CVPR2020论文作者，指导老师为沈春华教授。研究方向为计算机视觉，包括实例检测分割、网络结构搜索和文字检测识别等，近期工作有：Fast NAS、BlendMask以及AdelaiDet。

更多信息可见陈博个人主页：

https://stan-haochen.github.io

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关于分享

➤分享背景

Mask R-CNN作为二阶段实例分割领域的标杆工作，具有众多优点并长期被广泛使用。其在COCO数据集上的精度也难以被其他框架超越。但随着更高质量的数据集（OpenImage, LVIS）的诞生和实时系统需求的增强，第二阶段子网络分辨率低计算开销大的问题将成为RCNN系方法的障碍。本次分享将主要介绍实例分割框架上的探索工作：

BlendMask: Top-Down Meets Bottom-Up for Instance Segmentation（CVPR2020）

本工作将几个基于检测结果的实例分割方法(RCNN/FCIS/YOLACT)推广到了一个统一的框架下，并借此设计了一个灵活高效的实例分割算法，BlendMask。BlendMask具有输出精细度高、速度快且稳定、集成方便等优点。在COCO、LVIS等数据集均有较好的标现，且可以自然应用于关键点检测、全景分割等任务。

论文地址：

https://arxiv.org/abs/2001.00309

➤分享大纲

1.  实例分割问题的定义和现状简介

2.  二阶段方案的特点与局限

3.  设计动机与相关工作

4.  我们的方法

5.  实验分析

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参与方式

关注“极市平台”公众号，回复“53”或“陈昊”即可获取免费直播链接。

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往期回顾

极市致力于打造最专业的的视觉算法开发与分发平台，特邀请行业内专业牛人嘉宾为大家分享视觉领域内的干货及经验，目前已成功举办52期线上分享。近期在线分享可点击以下标题查看：

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关于极市平台

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