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    利用边缘监督信息加速Mask R-CNN实例分割训练

    该文对MaskR-CNN添加了一个新的预测任务,称为Edge Agreement Head(也许可以翻译为“边缘协定预测端”?),它的灵感来自人工实例标注的方式。...Edge Agreement Head的作用即鼓励深度网络训练时预测的实例mask边缘与groundtruth的边缘相似。...Table 1说明当训练达到160k steps时,使用Edge Agreement Head的模型训练达到了更高的精度,尤其是使用Soble边缘算子的模型。...Table 4表明,拉长训练时间,使用Edge Agreement Head仍然获得了更高的精度。 该文没有开源代码。...总结 这篇论文很简单,但给出的结论很有意思,Edge Agreement Head相当于提供了更多的监督信息,为深度网络指了一个方向,少走一些弯路。

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