如果CNN部分采用和part-stacked CNN一样的 Alex-Net模型,准确率只有78.0%,但还是比part-stacked CNN高。关键是替换后的参数只有9.74M了。 为了与其他方法公平比较,所有方法在测试时都不使用part annotations。实验结果如下: 4.3 Part定位结果 为了评价定位效果,作者采用常用的PCP准则(Percentage of Correctly Localized...
R-CNN 很慢,因为对每个对象提议都进行了前向传递。虽然 SPP-Nets 确实解决了这个问题并在测试时将 R-CNN 加速了 100 倍,但训练是一个多阶段过程,需要许多密集计算步骤,与 R-CNN 相比仅加速了 3 倍。此外,固定的卷积层对网络的准确性造成了限制。 上图说明了 Fast R-CNN 管道。 CNN 处理图像并根据对象提...
首先我们来看看此时输入Mask分支的候选框来自哪里,通过图10你会发现,其不再和训练阶段一样由RPN网络提供,而是由Fast RCNN网络提供。我想这一部分也非常好理解,在预测阶段我们只需要一个最准确的候选框就好了,不再像训练阶段一样需要数据增强,所以直接从Fast RCNN网络中获得候选框即可,FPN中得到的候选框没有经过一...
在Mask R-CNN原理（一）中，Faster R-CNN模型最后输出了两个参数，一个是类别的概率向量，另一个是...
和Mask-RCNN相比,关键点检测就是将Mask分支变成heatmap回归分支,需要注意的是最后的输出是 m × m m\times m m×m形式的softmax, 不再是sigmoid,论文提到这有利于单独一个点的检测,并且最后的Mask分辨率是 56 × 56 56\times 56 56×56,不再是...
https://github.com/matterport/Mask_RCNN 目录 准备数据集 标定样本预处理 开始训练 准备数据集 首先将你的数据集分为两类,一类为训练集(train),一类为验证集(val)。 然后是标注数据,这里使用我另一篇博客提到的标记工具。 对样本进行标定。 标定样本预处理 ...
demo.py中,导入了maskrcnn 的模型 前两个参数: mode="inference"说明是预测 model_dir=上面定义的保存位置: ROOT_DIR为文件位置 第三个参数config="config",其定义: coco.CocoConfig: samples/coco/coco.py中 其参数Config是一些参数和设置的配置(下图为部分): ...
1.双阶段的 Mask R-CNN (2017.3) Mask-RCNN通过增加不同的分支可以完成目标分类,目标检测,语义分割,实例分割,人体姿态估计等多种任务。对于实例分割来讲,就是在Faster-RCNN的基础上(分类+回归分支)增加了一个分支用于语义分割,其抽象结构如下图所示: ...
Mask R-CNN，是图像识别方向引起较多关注的论文之一。首先，需要highlight的是这篇论文用一种相对简单的...
这一节将从代码库里面的demo.ipynb笔记本入手,来整体理解一下Mask RCNN的网络架构。 2. Mask RCNN总览 下面的Figure1展示了这个工程中Mask RCNN的网络结构示意图,来自博主叠加态的猫: Mask RCNN总览,来自叠加态的猫博主 这个结构图里面包含了很多细节,我们先大概理一下,后面在源码详解中会更详细的说明: ...