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#399
summarized by : pshiko
どんな論文か？
高速かつ高精度なsIngle-shot instance segmentation手法の提案. FCOS baseのnetworkにMaskRegression branchを追加. 事前に2dであるsegmentation maskを再構成可能な1d vectorに圧縮するprojectionを学習し, MaskRegression branchではmaskの1d vector表現を学習する.
新規性
Maskを1d vectorとして表現することで計算量・パラメータ数を削減しつつ, maskの表現力を保つことに成功した点
結果
COCO test-devにおけるinstance segmentation タスクでPolarMaskやYOLACTなどの主要なOne-stage の手法を超える精度を達成
その他（なぜ通ったか？等）
FCOSなどからarchitectureを大きく変えることなく高い精度のinstance segmentationを実現できている. 事前に学習したrepresentationを利用して, 計算コスト・精度を上げる手法は最近よく見る.
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