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。...
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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但是在这个特殊的情况下,*Mask R-CNN*是一个比较合理的选择,虽然它是一个比较新、比较流行的算法。 Mask R-CNN 架构在不使用滑动窗口的情况下以一种高效的计算方式在整幅图像中检测目标。换句话说,它运行得相当快。在具有比较先进的 GPU 时,我们应该能够以数帧每秒的速度检测到高分辨率视频中的目标。所以它...
第一名:Fast R-CNN Fast R-CNN 作者单位:Microsoft Research 作者团队:Ross Girshick 引用量:10107 论文链接(收录于ICCV 2015): https://openaccess.thecvf.com/content_iccv_2015/html/Girshick_Fast_R-CNN_ICCV_2015_paper.html Fast R-CNN 是R-CNN系列的第二篇论文(站在R-CNN和SPPnet上),极大提高了...