Learning to Segment Every Thing

问题：如何用有限的数据训练实例分割模型，并使得该模型可以对训练数据（实例分割）中不存在的类别做实例分割

problem.png
方法：
- 部分监督实例分割，一个带有mask和物体标注框的数据集，一个只有物体标注框的数据集
- 提出Mask x R-CNN框架，学习一个从物体检测网络参数到实例分割网络参数的映射函数(weight transfer function)
  
  method.png
原因：检测分支的权重可以被看作是该类基于表观的视觉嵌入
结果：相比其他的半监督学习方法确实有所提升，然而相比全监督方法还是有差距

result.png
paper

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