本文提出了一种快速准确的单阶段实例分割方法，通过将实例分割分解为局部形状预测和全局显著性生成两个并行子任务，并从物体中心点的表示中采用局部形状信息，成功地实现了基于 COCO 数据集的单模单尺度训练 / 测试的 CenterMask 方法，达到了 34.5 的掩模 AP 并以 12.3fps 的速度运行。除了效果较慢的 TensorMask 外，相较于所有其他单阶段实例分割方法，该方法精度更高，在其它单阶段物体检测器中也表现良好，显示了 CenterMask 的泛化能力。

Apr, 2020

我们提出了一个名为 STMask 的简单而有效的一阶段视频实例分割框架，通过空间校准和时间融合解决了现代一阶段视频实例分割网络的一些限制，它能够处理视频中的挑战性场景并具有很高的性能。

Apr, 2021

本文提出了一种新的旨在优化实例分割方法的卷积神经网络，该网络称为 BlendMask。BlendMask 可以有效地将实例级信息与语义信息相结合，并能够学习每个实例的注意力图，并且具有较快的推理速度，其可以与最先进的一阶段检测框架轻松集成，同时在相同训练计划下优于 Mask R-CNN，并可以在单个 1080Ti GPU 卡上以 25 FPS 评估时实现 34.2％ mAP，其简单易用而且强大，可用于一系列实例化任务。

Jan, 2020

本论文提出一种简单的单级实例分割框架，即基于掩码编码的实例分割（MEInst），通过将二维掩码提炼成紧凑且固定维度的表征向量，使得实例分割任务能够被纳入单级边界框检测器中，从而实现了一种简单而高效的实例分割方法，取得了 36.4％的掩码 AP，在 MS-COCO 基准测试中取得了竞争性的性能。

Mar, 2020

本文提出了一种基于空间注意的中心掩码的实例分割方法，通过添加一个新的空间注意引导掩模模块在 FCOS 物体检测器中进行预测，并在改进的背骨网络 VoVNetV2 的支持下设计了针对大型和小型模型的 CenterMask 和 CenterMask-Lite，实现了在 ResNet-101-FPN 的相同骨干网络下的实时实例分割，性能优于所有之前的最先进方法，同时速度更快。

Nov, 2019

本文提出了一种新的分段建议框架 FastMask，该方法利用深度卷积神经网络中的分层特征一次性分割多尺度对象，并在 MS COCO 基准测试中取得了优于现有方法 2-5 倍的平均检出率，同时可以在接近实时的速度下对 800 * 600 分辨率图像中的物体进行分割，该方法具有实际应用的潜力。

Dec, 2016

本文介绍了一种基于 PolarMask 的实例分割方法，它将实例分割问题作为极坐标系下的实例中心分类和密集距离回归，使用了两个有效的方法分别处理高质量实例中心的采样和密集距离回归的优化问题，可以在 COCO 数据集的单模型和单尺度训练 / 测试中取得 32.9% 的掩膜平均精度 (mAP)，是一种更简单、更灵活且表现优异的单次实例分割框架，为单次实例分割任务提供了一个强有力的基础。

Sep, 2019

该研究介绍了一种名为 SiamMask 的方法，可实现单个简单方法的实时视觉对象跟踪和半监督视频对象分割。 在实时操作过程中，SiamMask 仅依赖于单个边界框初始化，以每秒 55 帧的速度产生类不可知对象分割掩模和旋转边界框。 该方法在 VOT-2018 实时跟踪器中实现了新的最新技术，同时在 DAVIS-2016 和 DAVIS-2017 的半监督视频对象分割任务中提供了最佳速度和最佳性能。

Dec, 2018

视频语义分割（VSS）通过为视频序列中的每个像素分配语义标签来完成。本文提出了一种名为 MPVSS 的高效掩码传播框架，通过利用学习到的查询生成一组与关键帧的掩码预测相关的面向片段的流图，并将这些掩码 - 流对变换为非关键帧的掩码预测，从而在保证精度的同时大幅降低计算成本。经过 VSPW 和 Cityscapes 等数据集的大量实验证明，我们的框架在准确性和效率方面取得了 SOTA 水平的折衷，最佳模型在 VSPW 数据集上使用 Swin-L 骨干网络相比于 SOTA MRCFA（使用 MiT-B5）的 mIoU 提高了 4.0%，只需要 26% 的 FLOPs。此外，与单帧 Mask2Former 基线相比，我们的框架在 Cityscapes 验证集上降低了高达 4 倍的 FLOPs，仅引起 2% 的 mIoU 降低。

Oct, 2023

本文提出了一种新型的一阶空间粒度网络（SG-Net）来应对视频实例分割任务，相较于传统两步骤方法，其具有更加紧凑的构架以及更好的运行时间复杂度表现，同时在精度上也表现出了更好的性能。

Mar, 2021