【他山之石】​​基于 CNN 的深度感知 Dice 损失，在全景分割中的应用，全景质量方面再次提高！

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“ 他 山 之 石 ， 可 以 攻 玉 ” ， 站 在 巨 人 的 肩 膀 才 能 看 得 更 高 ， 走 得 更 远 。 在 科 研 的 道 路 上 ， 更 需 借 助 东 风 才 能 更 快 前 行 。 为 此 ， 我 们 特 别 搜 集 整 理 了 一 些 实 用 的 代 码 链 接 ， 数 据 集 ， 软 件 ， 编 程 技 巧 等 ， 开 辟 “ 他 山 之 石 ” 专 栏 ， 助 你 乘 风 破 浪 ， 一 路 奋 勇 向 前 ， 敬 请 关 注 ！ 1 Introduction 全景分割结合了语义分割和实例分割的任务[17]。对于一组“事物”类别，例如“汽车”，它提供了关于各个实例的信息，例如以带有类别标签的边界框和指示实例像素的二值 Mask 的形式。在实例分割中不属于“事物”实例的区域（实例分割中的“背景”）以类似于语义分割的方式分配到所谓的“物品”类别之一。对于这些类别（例如，“墙壁”），不决定实例的信息。 这个任务通常使用 ………………………………