adaptis:[ICCV19] AdaptIS

AdaptIS：自适应实例选择网络 该代码库实现了Konstantin Sofiiuk，Olga Barinova，Anton Konushin在论文描述的系统。 ICCV 2019接受。该代码执行实例细分，还可以用于全景细分。 [更新]我们已经发布了算法的PyTorch实现（现在它仅在单个gpu上支持ToyV1和ToyV2数据集）。 参见分支。 ToyV2数据集 我们生成了一个甚至更复杂的合成数据集，以显示我们的算法相对于其他基于检测的实例分割算法的主要优势。 新的数据集包含用于训练的25000张图像和用于验证和测试的1000张图像。 每个图像的分辨率为128x128，可以包含12到52个高度重叠的对象。 您可以从下载ToyV2数据集。 您可以使用笔记本测试和可视化在此数据集上训练的模型。 您可以从下载预训练模型。 ToyV1数据集 在本文中，我们将ToyV1数据集用于我们的实验。