===========更新 2020/3/28=========
作者源代码已经开源，因此更新了结合作者源代码分析的网络实现部分；
此外，SOLO v2论文已经发布 https://arxiv.org/abs/2003.10152，
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论文名称：《SOLO: Segmenting Objects by Locations》
论文链接：https://arxiv.org/abs/1912.04488
参考代码：https://github.com/WXinlong/SOLO
目录
综述
背景介绍
总体思路
位置（location）
尺寸（size）
网络实现
FPN
Category Branch
Mask Branch
操作流程（附源代码）
后处理
实验结果
Decoupled SOLO
综述
作者提出了一种非常简单、直接的实例分割方法。通过引入“实例类别”这一概念，将实例分割的问题转化为两个分类问题。实例类别则是根据实例中的每一个像素的位置和尺寸来确定标签的，思路非常巧妙。作者提出的模型精度不错，在COCO上超越了Mask R-CNN和其他单阶段实例分割模型，但思路是我觉得最值得follow的。