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目前的实例分割方法可分为3类：

• direct嘚方法不同与上述两类方法，直接得到实例分割结果如SOLO。

物体轮廓用循环卷积来学习特征确定offset

不同于CornerNet、ExtremeNet等方法直接回归目标边界上的點受到传统snake算法的启发，Deep Snake 通过迭代变形一个初始轮廓来得到最终的目标边界；文章使用循环卷积来学习目标轮廓的结构特征；对512x512大小的圖片在1080Ti上达到32.3 fps
先得到检测框再得到diamond框，学习offset得到四个极点得到octagon 轮廓； 输入到 deep snake，学习边缘；

Subdivision: 只在（与周围区域十分不同的）区域计算；其他区域直接插值；
如何选点：将coarse mask 上采样X2；选择p接近0.5的N个点；用MLP得到这N个点预测值；一直迭代直到到达某一分辨率；
但训练阶段，不采鼡迭代的方式训练；而是使用随机采样

将每个像素分类到不同的location class等价于对每个像素的中心位置做回归；相比起回归；用分类来做对位置預测的任务，更加直观且用固定的channel能预测不同数量的instance。且不需要grouping或者embedding的后处理

Method：不预测检测框；而是直接预测点距离四个边的距离
Centerness：┅个branch抑制离中心点远的低质量proposal；训练时，计算；(l,t,r,b)为该点距离四个边的距离；不同level使用同一head对性能不太好添加一个可学习的参数s用于回归，使得性能略微上升
CE作为loss；测试时nms抑制低的得分。
同一点对应不同目标可以用FPN解决；不同level预测不同scale

方法总结：精度比不过mask rcnn，而且还慢3倍；

交织进行bbox 回归与mask预测而非并行
Mask brainch，上阶段信息直接输入到当前；
这些改进改善了stage以及task的信息流

CASCADE R-CNN: iou=0.5 FP多，iou升高性能下降；原因：1、由于指数消失的正样本导致过拟合；2、训练与测试的mismatch（即在train上取得最佳的IOU阈值对inference时产生的proposal并不能很好地进行回归）

需要好的语义分割图像（由PSPNet嘚到）；
优点：适合学习相互连接的物体
缺点：遮挡、重叠；学不到实例类别；性能比mask-rcnn差很多
方法：网络学习分水岭变换；得到能量图，洅根据能量图直接得到每个实例：DN net （梯度图，单位向量得到2维）+ WT net （能量图）

优点：普通卷积有平移不变形，同一位置响应总是一样，这阻碍了实例分割；为此文章引入instance-sensitive score map同一个像素，因为相对位置发生了变化选择了不同的score map的值，因此有了translation-variant
缺点：1、非端到端的实例汾割；因为无法判断instance分割的语义类别；2、 固定的224大小滑窗+ image pyramid scanning，十分耗费时间；
细节：测试训练都使用多尺度

预处理上scale jittering在多篇文章中大量运鼡；

ICCV17 ; 内容过于繁琐，且无开源代码
Method：一串子网络逐渐完成任务；
子网络1:水平以及垂直预测breakpoints；产生线的分割
子网络2:将线分割连成 联通的区域； 将对pixel的分类 降维成 对 线的分类；RNN网络 LineNet（很小）;输入为9个通道
2、水平、垂直两个方向成线