| 极市线上分享 第74期 |
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实例分割是计算机视觉中最重要的问题之一。实例分割可以提供像素级别的结果， 因此相比目标检测有更广泛的应用场景。但同时实例分割也需要像素级别标注的训练数据。标注这些训练数据往往需要花费巨大的人力。这是导致实例分割不能被广泛使用的主要原因。
在这次分享中，我们邀请到了来自阿德莱德大学的田值博士，为我们介绍他团队最近的工作：
BoxInst: High-Performance Instance Segmentation with Box Annotations
BoxInst可以只使用外接矩形框的标注去训练实例分割网络，并且可以做到非常不错的效果，甚至超过了一些全监督的算法。比如说使用ResNet-101作为backbone，在COCO上BoxInst可以做到33.2的mask AP。另外，这一方法非常简单，只需要改变全监督的算法的损失函数，其他的都可以保持不变。因此，在测试的时候，BoxInst和全监督的方法完全一样。相信BoxInst可以使得大家在很多实际任务上彻底避免mask的标注。
01 嘉宾介绍
田值，澳大利亚阿德莱德大学计算机科学专业三年级博士生，导师为沈春华教授。主要研究方向为实例识别，包括目标检测，实例分割等。
他已在顶级会议或期刊CVPR/ICCV/ECCV/TPAMI发表十几篇文章。其中一些文章已经成为业内流行的算法，比如目标检测算法FCOS和文字检测算法CTPN。他还获得了2019年的Google PhDFellowship。
更多信息可见个人主页：https://zhitian.xyz
02 关于分享
➤分享大纲
1. 实例分割的价值和应用场景
2. 基于条件卷积的实例分割(CondInst)
3. 回顾早先使用Box监督的分割工作
4. BoxInst
5. 实验结果和insights
6. Demo展示
7. 基于BoxInst未来可以探索的工作
➤论文
BoxInst: High-Performance Instance Segmentation with Box Annotations
论文地址：
https://arxiv.org/abs/2012.02310v1
代码地址:
https://github.com/aim-uofa/AdelaiDet (即将开源)
03 直播回放
【极市】田值：BoxInst，使用外接框标注的高性能实例分割
PPT下载：
链接:https://pan.baidu.com/s/1oC-LpfDUebSaQgDWJzY3oA
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04 往期回顾
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- 郑哲东丨从行人重识别到无人机定位
- 朱本金丨AutoAssign，目标检测中完全动态的正负样本标签分配方
- 彭小江\&王锴丨非受控环境下的表情识别
- 张航｜ResNeSt：拆分注意力网络
- 直播回放｜CSIG-广东省CVPR2020论文在线学术报告
- 赛事集训直播 | 技术大咖带你揭秘世界人工智能创新大赛
- 谢恩泽｜CVPR2020-PolarMask，一阶段实例分割新思路
- 陈昊｜CVPR2020-BlendMask，高质高效的实例分割模型
- 邓富城\&邱丹| 极市平台在线训练\&英特尔®OpenVINO™加速深度学习推理
- 徐晨丰|ICCV2019-人群密度分析与计数（CV101榜单双料冠军方案）
- 边佳旺|NeurIPS2019：无监督且尺度一致的深度估计与视觉SLAM
- 李夏|ICCV2019:语义分割中的自注意力机制和低秩重建
- 朱政|基于孪生网络结构的SiamRPN系列目标跟踪算法
- 董峻廷|CVPR2019:快速鲁棒的多视角多人三维姿态估计新方法
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- 王鑫龙|CVPR2019:联合分割点云中的实例和语义
- 张钊宁|算力限制下的目标检测实战及思考
- 马智恒|深度学习在工业检测中的应用
- 小美\&张德兵|分布式人脸识别及工业运用经验
- 高继扬|时序动作检测
- 孙书洋|CVPR 2018论文详解：光流导向特征在视频动作识别中的应用
- 邬书哲|基于卷积神经网络的鲁棒人脸检测
- 张锋|2D单人人体姿态估计及其应用
- 王蒙蒙|基于计算机视觉的目标跟踪算法概览
……
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05 关于极市平台
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