整个框架的演进可以用四张图来表示,其中 M 表示 mask 分支,B 表示 box 分支,数字表示 stage,M1 即为第一个 stage 的 mask 分支。 进阶准备:Cascade Mask R-CNN 由于Cascade R-CNN 在物体检测上的结果非常好,我们首先尝试将 Cascade R-CNN 和 Mask R-CNN 直接进行杂交,得到子代 Cascade Mask R-CNN,如上...
(1)Cascade-Mask-RCNN方法:没有很好地利用前一时刻的mask结果。 (2)能够区分难被区分的背景 四种改进方案: 改进方案(a):直接组合cascade-rcnn和mask-rcnn 具体公式:P = ROI Align / ROI_pooing, Bt表示取box head(得到cls和reg的结果), mt表示mask head(得到mask feature 和mask prediction) ...
在目标检测的实验中,借助于骨干网ResNeXt-152 的加持,在COCO数据集上AP达到50.9,超越之前的SOTA TridentNet算法的48.4,在实例分割实验中精度也显著高于Mask R-CNN。 Cascade R-CNN 是什么? Cascade R-CNN 是2017年末出的目标检测算法,它的核心思想是: 使用不同的IOU阈值,训练多个级联的检测器。 它可以用于级联已...
The Cascade R-CNN is quite simple to implement and trained end-to-end. Our results show that a vanilla implementation, without any bells and whistles, surpasses almost all previous state-of-the-art single-model detectors, on the challenging COCO detection task [36], especially under the strict...
级联是一种比较经典的结构,在很多任务中都有用到,比如物体检测中的 CC-Net,Cascade R-CNN,语义分割中的 Deep Layer Cascade 等等。然而将这种结构或者思想引入到实例分割中并不是一件直接而容易的事情,如果直接将 Mask R-CNN 和 Cascade R-CNN 结合起来,获得的提升是有限的,因此我们需要更多地探索检测和分割任务...
级联是一种比较经典的结构,在很多任务中都有用到,比如物体检测中的 CC-Net,Cascade R-CNN,语义分割中的 Deep Layer Cascade 等等。然而将这种结构或者思想引入到实例分割中并不是一件直接而容易的事情,如果直接将 Mask R-CNN 和 Cascade R-CNN 结合起来,获得的提升是有限的,因此我们需要更多地探索检测和分割任务...
整个框架的演进可以用四张图来表示,其中 M 表示 mask 分支,B 表示 box 分支,数字表示 stage,M1 即为第一个 stage 的 mask 分支。 进阶准备:Cascade Mask R-CNN 由于Cascade R-CNN 在物体检测上的结果非常好,我们首先尝试将 Cascade R-CNN 和 Mask R-CNN 直接进行杂交,得到子代 Cascade Mask R-CNN,如上...
要实现Cascade Mask R-CNN,我们需要遵循一系列步骤来准备环境、获取数据、构建模型、进行训练和评估。以下是一个详细的指南,包括必要的代码片段。 1. 准备Cascade Mask R-CNN所需的环境和库 首先,我们需要安装必要的Python库,包括深度学习框架(如PyTorch或TensorFlow)、MMdetection(一个基于PyTorch的目标检测工具箱,它...
Cascade Mask R-CNN extends Cascade R-CNN to instance segmentation, by adding a mask head to the cascade. In the Mask R-CNN, the segmentation branch is inserted in parallel to the detection branch. However, the Cascade R-CNN has multiple detection branches. This raises the questions of 1)...
Mask R-CNN中,新加入的segmentation branch是和detection branch平行加入的。在Cascade的结构中,加入这样一个新的branch就有如下两个问题: (1) 加在哪里? (2) 加多少? 文中给出了三个方案如上图Fig 6:(b) (c)两个方案主要是解决第一个问题,且只考虑加一个segmentation branch。