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...
AMiner论文推荐:作者提出了基于排名的损失函数Rank&Sort (RS) Loss来训练对象检测和实例分割模型。RS Loss监督分类器,将每个正例高于所有负例,并且根据他们的连续局部质量来给正例排名。作者仅通过调整学习率来训练若干个不同的检测模型(1)Faster-RCNN和 aLRP Loss (2)带有重复性采样的Mask R-CNN,均超越了原本...