Vi presenterar en enkel, helt konvolutionell modell för realtid exempel segmentering som uppnår 29,8 mAP på MS COCO vid 33,5 fps utvärderas på en enda Titan Xp, som är betydligt snabbare än någon tidigare konkurrenskraftig strategi. Dessutom får vi detta resultat efter utbildning på endast en GPU. Vi åstadkommer detta genom att bryta instans segmentering i två parallella subtasks: (1) generera en uppsättning prototyp masker och (2) förutsäga per-instance mask koefficienter. Sedan producerar vi exempelmasker genom att linjärt kombinera prototyperna med maskkoefficienterna. Vi finner att eftersom denna process inte är beroende av ompooling, detta tillvägagångssätt producerar mycket hög kvalitet masker och uppvisar temporal stabilitet gratis. Dessutom analyserar vi det framväxande beteendet hos våra prototyper och visar att de lär sig att lokalisera instanser på egen hand på ett översättningsvariantiskt sätt, trots att de är helt konvolutionella. Slutligen föreslår vi också snabb NMS, en drop-in 12 ms snabbare ersättning för standard NMS som bara har en marginell prestanda straff.
YOLACT REF föreslog konceptet prototypmasker som linjärt kan kombineras för att generera instansmasker.
YOLACT: Real-Time Instance Segmentation
{'venue': '2019 IEEE/CVF International Conference on Computer Vision (ICCV)', 'journal': '2019 IEEE/CVF International Conference on Computer Vision (ICCV)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}