Mask R-CNN是一种实例分割算法,它是在目标检测的基础上再进行分割。该算法是在Faster R-CNN算法的基础上增加了全连接的分割子网,由原来的两个任务(分类+回归)变成了三个任务(分类+回归+分割)。 Mask R-CNN的整体框架包括两个阶段。第一个阶段是RPN阶段,与Faster R-CNN相同,使用RPN网络提取候选框,生成可能包含...
Mask R-CNN是一个实例分割模型,它能确定图片中各个目标的位置和类别,给出像素级预测。所谓“实例分割”,指的是对场景内的每种兴趣对象进行分割,无论它们是否属于同一类别——比如模型可以从街景视频中识别车辆、人员等单个目标。下图是在COCO数据集上训练好的Mask R-CNN,如图所示,大到每一辆车,小到单根香蕉,它都...
Mask R-CNN是Faster R-CNN的扩展,它在检测物体的同时也对物体进行分割(实例分割)。 它的主要特点是: 增加一个分割分支(Mask Branch),用于预测每个RoI中的物体 mask。 mask branch与Faster R-CNN的分类分支共享卷积特征。 在RoI Pooling后,每个RoI得到K个针对不同类别的mask预测结果。 mask loss加入到Faster R-...
Mask R-CNN在COCO数据集的三个任务中展示了最佳结果，包括实例分割、边界框对象检测和人体关键点检测。...
该方法称为Mask R-CNN，通过添加一个分支来预测一个目标掩码，与现有的用于边界框识别的分支并行，从而...
当你有多个对象属于同一个类别/类时,需要使用Mask R-CNN。 每个对象都被称为类的‘实例’。如果同一个类的多个实例重叠,那么必须将像素的成员关系仅分类为一个特定实例。 一个很通俗易懂的例子是“两个人握手”,只有当属于两只手的像素有不同的颜色时,两只手才能够清晰可见。 如果你熟悉用于语义分割的FCN,那...
2018年5月19日提出来的，最新出版的《新创新指南》，人工智能能力的发展与突破，有望提高生产性能和生产效率。
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在Mask-R-CNN中,测试和验证是两个不同的阶段。 测试阶段是指在训练完成后,使用训练好的模型对新的数据进行预测和推断。在测试阶段,模型会接收输入图像,并生成对图像中目标的预测结果,包括目标的位置和类别,以及每个目标的掩码(mask)。测试阶段的目的是评估模型在真实场景中的性能,并对模型进行性能指标的...