Nov, 2019
大词汇实例分割的均衡损失
Equalization Loss for Large Vocabulary Instance Segmentation
TL;DR本文提出了一种基于等值损失的方法来解决LVIS数据集中大量罕见目标的问题，并利用检测数据集中类似目标的数据来缓解训练过程中丢失注释数据的影响，相对于基准模型Mask R-CNN，我们的方法在LVIS基准测试集上取得了5.1%的整体AP提升和11.4%的罕见目标AP提升，最终在LVIS Challenge 2019中取得了第一名的成绩。