实现一个超轻量级实例分割网络的思路
前言
在某些工业领域，由于成本问题算力有限，只能实时跑一些超轻量级网络，拿目标检测来说，例如yolo-fast，pp-picodet这些。如果要跑实例分割，目前好像没有什么超轻量级的网络。所以就有想法如何实现一个超轻量级实例分割网络。
一、基本思路
基于超轻量级目标检测pp-picodet，增加一个掩膜分支。参考实现方案有两种，一种是轮廓编码，类似于polarmask，将掩膜进行固定点数编码；另外一种是参考yolact，增加一个全局的原型掩膜预测，目标掩膜由原型掩膜加权得到。yolov5-seg就是采用的第二种方案。第一种方案看似很美好，有个缺点，有一些物体无法表示，例如甜甜圈，“山”字这种，从中心向外作射线与物体有多个交点。因此考虑采用第二种方案：基于picodet，增加一个yolact中的掩码分支。
二、picodet
picodet结构图如上所示，主流的目标检测一般都是这样的结构，骨干网络(backbone)->特征金字塔(neck)->预测分支(head)。
三、yolact
yolact最大的特点就是利用原型掩码组合出每个实例掩码。它在C3特征图上预测k个原型掩码，head预测出实例的掩码系数，然后加权得到实例掩码。实验发现k=32效果最好。
三、picodet+yolact
到这里，显而易见了，只要在picodet的head部分添加一个原型掩码系数预测分支，增加一个protonet原型掩膜预测分支即可。
总结
思考了一个超轻量级实例分割网络思路，将picodet与yolact结合，实际上yolov5-seg就是将yolo与yolact结合。我们将yolo换成picodet将实现超轻量级分割。下面准备按照这个方案写代码实现，可能需要花点时间。
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