1、优点

1）不依赖proposal，避免了detect-and-segment方法的弊端，有利于遮挡物体的检测

2）擅长区分高度相似的物体（不擅长形态各异的物体）

2、方法

1）pixel embedding（语义分割框架）

预测每个pixel处的representation（n维向量），使得同一个instance的向量距离较近，不同instance的向量距离较远

2）后处理

mean-shift聚类

3、discriminative loss

1）公式

a）variance term

惩罚相同的instance的large distance

* 距离以内的像素不惩罚，hinged

b）distance term

惩罚不同instance的平均embedding之间的small distance（节省计算时间和计算量）

* 距离以外的像素不惩罚，hinged

c）regularization term

让所有的cluster尽可能靠近原点，使得激活值是有界限的

2）设置，则任意点与相同instance的其他点之间的距离 > 与不同instance的其他点之间的距离

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Semantic Instance Segmentation with a Discriminative Loss Function

1、优点

2、方法

3、discriminative loss

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