极市直播 | (CVPR2020 Oral)谢恩泽：PolarMask，一阶段实例分割新思路

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| 极市线上分享  第54期 |

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PolarMask作为single shot的实例分割框架，是近期实例分割领域一个非常优秀的工作。目前，PolarMask已经中了本次CVPR2020的Oral。本次分享，极市重磅邀请PolarMask的论文作者：来自香港大学的谢恩泽博士。谢博将在4月16日（下周四）为我们分享其发表于CVPR2020的工作：PolarMask：一阶段实例分割新思路

这里引用一段谢博本人的解读：“PolarMask最大的贡献在于，把更复杂的实例分割问题，转化成在网络设计和计算量复杂度上和物体检测一样复杂的任务，把对实例分割的建模变得简单和高效。它足够简单，不加任何trick，也没有任何复杂的操作，比如deformable conv和roi align操作，有希望在工业界大规模应用，并找到了一种表达方式，把bbox detection和mask segmentation统一了起来。”

早在去年10月，极市就分享了这个优秀工作：PolarMask: 一阶段实例分割新思路，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谢博在下周四为我们详细讲解。

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活动信息

时间：4月16日（周四）20:00~21:00

主题

PolarMask：一阶段实例分割新思路（CVPR2020）

PolarMask: Single Shot Instance Segmentation with Polar Representation

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嘉宾信息

谢恩泽

谢恩泽，香港大学计算机系博士生，指导老师为罗平教授。研究方向为计算机视觉，包括通用物体检测，分割，OCR等。

更多信息见个人主页： 

https://xieenze.github.io/

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关于分享

➤分享背景

实例分割是计算机视觉中一个比较基础但是比较硬的问题，之前的方法高度依赖物体检测的结果来做实例分割，如Mask R-CNN。实例分割如何摆脱检测框的束缚仍然是一个没有被很好解决的问题。本次分享中，将主要介绍我们在这个问题的探索：

PolarMask: Single Shot Instance Segmentation with Polar Representation'（CVPR2020 Oral）

其中我们提出了一种一阶段的实例分割方法，摆脱了检测框的限制，其次我们的方法并不像传统分割方法对图中逐像素分类，而是通过轮廓建模的方式做实例分割。此外，我们还提出了两种改进手段来持续提高性能。总而言之，这篇文章提出了一种新型的一阶段的，基于轮廓出发的实例分割方法。

论文地址：

https://arxiv.org/abs/1909.13226

➤分享大纲

1.  实例分割的问题定义 

2.  two stage实例分割: 简单回顾 

3.  one stage实例分割：基于极坐标的轮廓建模 

4.  Polar IouLoss和Polar CenterNess分析 

5.  可视化展示和分析

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参与方式

关注“极市平台”公众号，回复“54”或“谢恩泽”可获取免费直播链接。

同时，为了方便大家提问，极市特地为大家争取到了与嘉宾直接互动的机会。扫码下方海报即可获取：

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往期回顾

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关于极市平台

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