SCNet: 来自AAAI 2021的论文和代码

简介：
SCNet是发表于AAAI 2021会议的一篇学术论文及其配套代码，专注于提出一种新颖的网络架构或算法，以解决特定领域的挑战性问题。 网络介绍 我们提供用于再现实验结果的工具。 强调： SCNet解决了现有的级联方法在实例分割中的训练与推断样本分布不匹配的问题。 SCNet加强了子任务之间的关系：分类、检测和分段。 最先进的技术：在ResNext-101上，SCNet实现了44.7盒式AP和42.3面罩AP，在没有额外噪音的情况下。可以通过使用已知的插件和技术（例如Group Norm，DCN，多尺度训练测试）进一步改善此性能。 快速的培训与推理：相比其他方法，SCNet不仅能实现更好的性能，并且可以更快地进行培训与推理，并需要更少的内存。请参阅下面的比较。 数据集 SCNet需要COCO和COCO-stuff数据集来进行训练。您需要下载并解压缩到相应的路径中。目录结构应该如下所示： ``` mmdetection ├── mmdet ├── tools ├── configs ├── data │ ├── coco... ```