Google最近发布了Open Images Dataset V5，其中包含数以百万计的带有分割蒙版的350张标签的带标签图像（类似于COCO dataset，具有80个标签）
我想建立一个模型，该模型基于一些预训练的权重（我没有很多计算能力），在最大数量的标签上进行对象分割。
哪种型号和权重最好？
据我所见，Mask_RCNN似乎是最好的算法，并且具有基于COCO数据集的预训练权重。
还有其他我可能错过的算法吗？还有某个地方有更好的预训练权重（例如在Open Images Dataset V5上训练过）吗？