标注文件类型:CityScapes 的 label 不是集中在一个json,而是每张图片对应了4个label文件。 color.png: 每个颜色对应一个类别 instanceIds.png:用于实例分割 labelIds.png:标注label,共34类(0-33),背景为0 TrainLabelId.png:训练用的label,(19个训练的类别+1个ignore),将不参与训练的像素值置为255,其余参与训练...
大家可以看到,实例分割的效果一共有三点: 目标检测。 2. 对检测到的物体进行逐像素提取,即图像分割。 图像分类。 微软的团队贡献的,下面,笔者就来分析一下FCIS。 首先,要达到“实例分割”效果,我们先来看一下以FCN为代表的传统图像分割算法有什么问题: 前景,而剩余的像素则是背景。同样地,在黄色框内,某些像素...
3、Fully-connected Fusion。 在mask RCNN网络的实例分割mask prediction branch,对每个ROI做ROI Align后的特征接一个FCN网络对每个类别预测一个二分类的mask输出,这个FCN网络一般是叠加多个卷积(例如4个),再接一个deconv及1×1卷积得到输出结果。由于全连接层与FCN具有不同特性,本文在原有基础上添加一个全连接分支...
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