position-sensitive score map理解笔记

[sunnyl95]

参考链接：https://blog.csdn.net/ethan_wuuu/article/details/76944945

在传统的FCN中，每个图像只生成一个score map, 表示每个像素的值表示该像素是否属于
目标的概率。
在 InstanceFCN中，作者会生成kk个score maps, 每个像素的值表示该像素是否属于某一
类的某个位置的概率。
R-FCN 提出了 position-sensitive score map "位置敏感得分地图"，借鉴InstanceFCN的思
想，为（C+1)个类别生成kk*（C+1）个得分地图
当 k = 3时，
左上，中上，右上
左中，中中，右中
左下，中下，右下
On the top branch，会生成k2 个Instance score map，也就是每个像素都会有k2个不同的
值，即解决了相同像素在不同Instance中有不同的响应。然后经过assembling module就
可以生成all Instance map。但是并不是所有的响应都有Instance出现。所以作者在bottom
branch，计算了objectness score map。将两者融合就能获得最终的Instance
Segmentation