这个方面被称为 Mask R-CNN,是在 Faster R-CNN 上的扩展——在其已有的用于边界框识别的分支上添加了一个并行的用于预测目标掩码的分支。Mask R-CNN 的训练很简单,仅比 Faster R-CNN 多一点计算开销,运行速度为 5 fps。此外,Mask R-CNN 可以很容易泛化到其它任务,比如,让我们可以在同一个框架中估计人类...
这个方面被称为 Mask R-CNN,是在 Faster R-CNN 上的扩展——在其已有的用于边界框识别的分支上添加了一个并行的用于预测目标掩码的分支。Mask R-CNN 的训练很简单,仅比 Faster R-CNN 多一点计算开销,运行速度为 5 fps。此外,Mask R-CNN 可以很容易泛化到其它任务,比如,让我们可以在同一个框架中估计人类...
对象掩码是通过自监督视觉Transformer的亲和图获得的。当使用使用初始对象掩码(从 39.0% 到 42.0% mIoU - 第二行)训练的 Mask R-CNN 模型进行预测时,结果会得到进一步改进。 这表明本文的对象掩码候选者捕获了高级对象信息,这很难通过手工制...
MaskDistill采用自底向上的策略，首先将图像分解为不同的组件，然后通过构建亲和图来衡量图像patch之间的相似性。在此基础上，选择具有最高响应的top-k个patch作为潜在的物体区域。这一步骤利用了Transformer的自注意力机制，以挖掘对象掩码。在构建初始掩码后，训练区域建议网络Mask R-CNN来生成多个对象掩码...
其次,通过对象分割模型,即 Mask R-CNN提取每个图像的多个对象掩码。第三,讨论如何使用找到的对象掩码训练最终的分割模型。作为关键组件,作者仅使用具有高置信度分数的对象掩码。该策略减轻了掩码蒸馏步骤中引入的噪声。上图显示了本文提出的 MaskDistill 框架的概述。
Distill Mask R-CNN: 为了在每幅图像中生成多个对象掩码候选,训练了一个区域建议网络,即Mask R-CNN 。该目标分割模型需要c个类别、边界框坐标b和每个图像的前景背景掩码M。请注意,在上一步中获得了对象掩码及其相应的边界框坐标。然而,这些mask是类别不可知的。为了给每个掩码分配一个类标签c,对掩码图像的输出[...
来源:densepose.org 【新智元导读】FAIR和INRIA的合作研究提出一个在Mask-RCNN基础上改进的密集人体姿态评估模型DensePose-RCNN,适用于人体3D表面构建等,效果很赞。并且提出一个包含50K标注图像的人体姿态COCO数据集,即将开源。论文:https://arxiv.org/abs...
【新智元导读】FAIR和INRIA的合作研究提出一个在Mask-RCNN基础上改进的密集人体姿态评估模型DensePose-RCNN,适用于人体3D表面构建等,效果很赞。并且提出一个包含50K标注图像的人体姿态COCO数据集,即将开源。 论文:https://arxiv.org/abs/1802.00434 网站:http://densepose.org/ ...
这表明本文的对象掩码候选者捕获了高级对象信息,这很难通过手工制作的先验来实现。最后,作者利用 Mask R-CNN 预测的置信度分数。结果表明,通过仅使用来自 Mask R-CNN 的可靠对象掩码候选,分割结果从 42.0% 提高到 45.8% mIoU。 上图量化了在初始对象掩码的 K-means 聚类期间更改簇 C 数量的影响。
其次,通过对象分割模型,即 Mask R-CNN提取每个图像的多个对象掩码。第三,讨论如何使用找到的对象掩码训练最终的分割模型。作为关键组件,作者仅使用具有高置信度分数的对象掩码。该策略减轻了掩码蒸馏步骤中引入的噪声。上图显示了本文提出的 MaskDistill 框架的概述。