基于Faster RCNN,做出如下改变: 添加了用于预测每个感兴趣区域(RoI)上的分割掩码分支,与用于分类和边界框回归的分支并行。mask分支是一个应用于每个RoI的FCN,以像素到像素的方式预测分割掩码,只增加了很小的计算开销,实现了实时分割 Faster R-CNN不是为网络输入和输出之间的像素到像素对齐而设计的。在RoIPool为...
简单直观:整个Mask R-CNN算法的思路很简单,就是在原始Faster-rcnn算法的基础上面增加了FCN来产生对应的MASK分支。即Faster-rcnn + FCN,更细致的是 RPN + ROIAlign + Fast-rcnn + FCN。 易于使用:整个Mask R-CNN算法非常的灵活,可以用来完成多种任务,包括目标分类、目标检测、语义分割、实例分割、人体姿态识别...
研究人员进行了一系列实验来分析Mask R-CNN的运行效果。例如,把Mask R-CNN放在 COCO 测试集上进行测试、对比多项掩码和单项掩码(Multinomial vs. Independent Masks)、对比Class-Specific 和Class-Agnostic Masks、对比RoIAlign和RoIWarp等。以下是论文中出现的部分实验图和表格: 图2:Mask R-CNN在 COCO 测试集上的...
因此,有人提出了一些改进,认为应该对这个筛选的打分机制进行修改,不应该完全依赖于 Faster RCNN 的结果,比如,Mask Scoring RCNN 就在打分中加入了 ground truth 的 mask 的 IoU 分数,从而把那些容易被忽略的 RoI 找出来。这有点像是难样本挖掘了。 实验 何凯明在论文中一直强调 Mask RCNN 是without bells and...
我们遵循现有的快速/极速R-CNN的相关文章[12, 34, 27]设定了超参数。尽管这些关于对象检测的决策出于论文[12, 34, 27],但是我们发现我们的实例分割系统比它们的更具鲁棒性。 训练:正如在快速R-CNN中一样,如果RoI拥有的IoU所带的真实框至少为0.5,则其被认为是正的,否则它就为负。掩膜损失Lm...
近日, FAIR部门的研究人员在这一领域又有了新的突破——他们提出一种目标实例分割(object instance segmentation)框架Mask R-CNN,该框架较传统方法操作更简单、更灵活。研究人员把实验成果《Mask R-CNN》发布在了arXiv上,并表示之后会开源相关代码。 以下为AI科技评论据论文内容进行的部分编译。
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...
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...
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...
L_{cls}和L_{box}是 Faster RCNN 中的损失函数,而L_{mask}则是 mask 分支中的 sigmoid 二分类损失。 特征提取 特征提取部分其实可以有多种选择,具体哪种选择好,可能要依据具体的任务来确定。论文尝试了 ResNet、FRN、ResNeXt 等网络。这一部分我没有去细究,因为这里变数比较大,针对不同的场景可以适当调整...