该研究提出了一种新的部分监督训练范式和权重转移函数，使得可以在仅有少量掩模注释的情况下，使用来自 Visual Genome 数据集的框注释和 COCO 数据集中 80 个类别的掩模注释，训练出可以检测和分割 3000 个视觉概念的 Mask R-CNN 模型，在 COCO 数据集上进行了实验评估。这是实现广泛理解视觉世界的目标实例分割模型的第一步。

Nov, 2017

提出了一种新的、非常简单的实例分割方法，通过引入“实例类别”概念，将实例掩码分割转化为可分类问题。实验结果表明，该方法具有较强的性能和简单的框架，可以作为许多实例级别识别任务的基准。

Dec, 2019

本文旨在研究并解决现有的目标检测和分割模型在长尾数据集上的失效问题，通过对现有的两阶段实例分割模型Mask R-CNN在最近的长尾LVIS数据集上的表现进行系统调研后，我们发现不准确的对象提案分类是其表现下降的主要原因，然后我们提出了一种用于改进长尾分类性能的简单校准框架，它可以更有效地减轻分类头偏差，并结合二级类平衡采样方法。 在我们的实验中表现良好，提高了最近LVIS数据集和我们采样的COCO-LT数据集的尾部类别实例分割的准确性。

Jul, 2020

本文提出一种新的自适应损失（DropLoss），用于解决目标检测中长尾类别分布下的损失不平衡问题，以改善罕见类别的预测结果，提高模型在LVIS数据集上的表现。

Apr, 2021

介绍一种新的角度来处理实例分割任务：引入“实例类别”的概念，其根据实例的位置给每个像素分配类别，从而提出了Segmenting Objects by Locations（SOLO）。我们的方法消除了后处理分组或边界框检测的需求，并以在速度和准确性方面都取得了最新成果，同时比现有方法相对简单。

Jun, 2021

本研究提出一个简单和可扩展的 FreeSeg 框架，可以利用物体中心的图像提取和利用物体前景中的“免费”多样性来促进复杂场景中类别繁多的实例分割模型的培训，通过对同一类别的物体中心形象的相似性进行调查，提出前景实例的候选片段，然后通过对片段质量的新排序获得高质量的物体片段，从而改善了弱数据问题并取得了最佳效果。

Feb, 2022

Odin是一种自我监督学习范式，通过耦合对象发现和表征网络来自主发现有意义的图像分割，而无需人工干预，可实现COCO目标检测、实例分割及PASCAL、Cityscapes的语义分割等领域的迁移学习效果，并在DAVIS视频分割方面超越监督预训练的方法。

Mar, 2022

本文介绍了以往自我监督的学习方式大多聚焦于图像级的表示学习，不能为无监督图像分割等需要空间多样的表示的任务带来改进，通过自我监督学习物体部件提出了新的解决途径，并结合目前趋势的Vision Transformer，利用稠密聚类任务进行空间标记的微调，取得了在语义分割基准测试上超过17%-3%的最先进结果，且在完全无监督分割方面也具有重大潜力。

Apr, 2022

从背景入手，在不需要强烈假设对象本身的情况下，提出了一个基于特征检测的模型 FOUND，用于无监督的显著性检测和对象发现，并在这些任务上取得了国际领先的成果。

Dec, 2022

通过开发一个统一的框架，其中同时建模跨帧密集对应以进行本地区分特征学习并嵌入对象级上下文进行目标掩码解码，从而使得能够直接从未标记的视频中学习执行基于掩码的连续分割，而不是依赖于基于像素的关联的廉价“复制”标签的非直接方法。

Mar, 2023