yolact与maskrcnn对比

YOLACT与Mask RCNN在mask质量上存在一些区别。引用提到，YOLACT使用了一个名为Mask Scoring R-CNN的方法，通过加入一个MaskIoU用于mask score，提高了mask的质量，并且精度比Mask RCNN更高。而引用中的实验结果显示，YOLACT相比于Mask R-CNN和FCIS，在边界上生成了一个更清晰的mask，而后两者的mask则带有一些噪声。此外，引用指出，YOLACT生成的最终mask大小为138×138，且由于在原始特征中直接生成mask，相比于Mask RCNN和FCIS，YOLACT在大目标的mask质量上有显著优势。

因此，YOLACT在mask质量方面相较于Mask RCNN表现更好，能够生成更清晰、精确的mask。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [最新语义分割算法MS R-CNN、YOLACT小结](https://blog.csdn.net/qq_38109843/article/details/90259761)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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