注：2019年04月05日剛出爐的paper
Abstract：我們提出了一個用於實時實例分割的簡單全卷積模型，在單個Titan Xp上以33 fps在MS COCO上實現了29.8 mAP，這比以前的任何算法都要快得多。此外，我們只在一個GPU上訓練後獲得此結果。我們通過將實例分割分成兩個並行子任務：（1）生成一組原型掩膜（prototype mask）；（2）預測每個實例的掩膜係數（mask coefficients）。然後我們通過將原型與掩模係數線性組合來生成實例掩膜（instance masks）。我們發現因爲這個過程不依賴於 repooling，所以這種方法可以產生非常高質量的掩模。此外，我們分析了 the emergent behavior of our prototypes，並表明他們學會以 translation variant manner 定位實例，儘管是完全卷積的。最後，我們還提出了快速NMS（Fast NMS），比標準NMS快12 ms，只有一點點性能損失。
paper：yolact
github:yolact
效果還可以。
