今天给大家分享一个开源的实例分割项目，闲话不多说，给大家讲解一下为什么我们要实例分割以及它的难点在哪里，然后我们在介绍今日主角：yolact。
为什么要实例分割
在计算机视觉领域，可以说目标检测已经达到了一个高度，速度可以到惊人的10ms以内，精度也还可以，并且越来越多的C++工业级别的实现，可以在这个AI算法仓库看到很多实现：codes.strangeai.pro
但是，实际上我们在很多场合需要用到分割，准确的来说，语义分割还不够，需要更进一步的实例风格。举个例子：智慧零售我们做商品计数，你用检测或分割都不准，但是实例分割可以分割出某一个类别的所有实例，你肉眼能看到的，计算机也就能看到。除此之外，在机器人、自动驾驶领域，都需要更加精准的实例分割。
问题
但，实际上我们会遇到很多问题，首先是实例分割的速度问题，比如maskrcnn，大家所熟知的，它采用非常轻的前端网络才勉强达到100ms以内的速度，也就是准实时，这对于机器人领域应用来说，速度远远不够。
关于maskrcnn，大家可以checkout一个非常好的实现，来自facebook，传送门.
今天介绍的这个实例分割项目，效果如下：
从速度来看，效果惊人：
可以说是非常的realtime了。
还等什么，快来check一下！！来自于： https://github.com/dbolya/yolact
本文首发于奇点社区：一个中国的hacknews，专注AI高科技分享，http://talk.strangeai.pro
