计算机视觉（Computer Vision，CV）作为人工智能（AI）的重要分支，其核心目标是让计算机学会理解和解析图像、视频以及各类视觉数据，从而模拟并延伸人类的视觉感知能力。如今，计算机视觉技术已广泛渗透到各个领域。从自动驾驶的智能决策，到医疗影像分析的精准诊断；从安防监控的实时预警，到智能零售的个性化服务；从虚拟现实（VR）与增强现实（AR）的沉浸式体验，都离不开计算机视觉技术的强力支撑。

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我们提出了一种简单而高效的无锚实例分割方法，称为CenterMask，它在无锚单阶段目标检测器（FCOS [33]）中添加了一个新颖的空间注意力引导掩码（SAG-Mask）分支，类似于Mask R-CNN [9]。在FCOS目标检测器中插入SAG-Mask分支，该分支使用空间注意力图在每个检测框上预测分割掩码，从而有助于关注有用的像素并抑制噪声。我们还提出了改进的骨干网络VoVNetV2，并采用了

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当遇到break语句时，它会立即终止循环。continue 语句用于跳过当前循环的迭代，并将程序的控制流转到下一次迭代。

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