CVPR 2020 系列论文解读公开课第三期，就在本周五 20:00 整（北京时间）。
AI科技评论出品
针对目前国际疫情形势越发严峻，现场参会机会渺茫的的情况，AI研习社联合AI科技评论组织策划了顶会系列专题活动，这其中就包括【CVPR 2020 系列专题】活动。而【CVPR 2020系列论文解读公开课】更是其中重要的组成部分，除此之外，专题还包括系列论文文字解读，会议数据分析，会议资源下载等。
本次直播为【CVPR 2020 系列论文解读公开课】第三期，此论文录用为CVPR 2020 Oral论文《PolarMask: Single Shot Instance Segmentation with Polar Representation》，我们有幸邀请到了香港大学计算机系谢恩泽博士带来“PolarMask: 一阶段实例分割新思路”的分享。
论文地址：https://arxiv.org/abs/1909.13226
代码地址：https://github.com/xieenze/PolarMask
讲师介绍
谢恩泽
香港大学计算机系博士生，指导老师为罗平教授。
研究方向为计算机视觉，包括通用物体检测，分割，OCR等。
分享主题
CVPR Oral丨PolarMask: 一阶段实例分割新思路
分享背景
实例分割是计算机视觉中一个比较基础但是比较硬的问题，之前的方法高度依赖物体检测的结果来做实例分割，如Mask R-CNN。实例分割如何摆脱检测框的束缚仍然是一个没有被很好解决的问题。
本次分享中，将主要介绍我们在这个问题的探索：'PolarMask: Single Shot Instance Segmentation with Polar Representation'. 其中我们提出了一种一阶段的实例分割方法，摆脱了检测框的限制，其次我们的方法并不像传统分割方法对图中逐像素分类，而是通过轮廓建模的方式做实例分割。此外，我们还提出了两种改进手段来持续提高性能。总而言之，这篇文章提出了一种新型的一阶段的，基于轮廓出发的实例分割方法。
分享时间
4月10日（周五） 20：00整（北京时间）
疫情拉开了大家的距离，但是学术交流是不会就因为疫情被阻挡的，我们愿架起这座学者之间的桥梁，以最短路径，让更多学者能更快的参与其中，促进学术交流，让知识真正流动！
来源：oschina
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