：实时无锚实例分割 抽象的 我们提出了一个简单而有效的无锚实例分割，称为CenterMask的是，在同样增加了一个新的空间注意引导掩模（SAG-面膜）分支以无锚一个级对象检测器（FCOS）与面膜R-CNN 。 插入FCOS对象检测器后，SAG-Mask分支将使用空间关注图预测每个框上的分割蒙版，以帮助聚焦于信息量丰富的像素并抑制噪声。 我们还提出了一种改进的VoVNetV2骨干网络，该网络具有两种有效的策略：（1）剩余连接以缓解较大的VoVNet的饱和问题；（2）有效的挤压激励（eSE），用于处

2 [ ] [ ] [ ] [ ] CenterMask2是在顶部的升级实现超出原基于。 （CVPR 2020） 和钟y公园电子与电信研究所（ETRI） 预印本： : 强调 第一次无锚的一级实例分割。 据我们所知， CenterMask是基于无锚对象检测的首次实例分割（15/11/2019）。 迈向实时：CenterMask-Lite。 该作品不仅提供了大型的CenterMask，而且还提供了可以实时速度（> 30 fps）运行的轻巧的CenterMask-Lite。