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...
Mask RCNN精度高于Faster RCNN(为什么呢?分割和bbox检测不是单独分开互不影响吗?难道加上分割分支可以提高bbox检测效果?有空做做实验) Faster RCNN使用RoI Align的精度更高 Mask RCNN的分割任务得分与定位任务得分相近,说明Mask RCNN已经缩小了这部分差距。 4.4. Timing Inference:195ms一张图片,显卡Nvidia Tesla...
Faster R-CNN系模型的主要问题在于测试速度慢,达不到实时要求。 PS:为了训练COCO,论文中用8GP训练了2天,对我这种就1块GPU的人来说…… 2. 网络结构 2.1. 综述 大部分结构与Faster R-CNN相同。 不同之处: 使用RoIAlign替代RoIPool。 添加预测mask的分支(与预测bbox平行)。 2.2. 论文配图如下 流程介绍: ...
文中提出的Mask-CNN模型是“全卷积网络”,并基于part annotations利用了FCN来: ①定位关键部位(头部、躯干) ②生成带weighted object/part mask。 由于丢弃了全连接层,所以Mask-CNN相对于其他算法,速度更快效率更高;在两个鸟类数据集上取得了state of art的结果。 1.INTRODUCTION: 细粒度识别任务(鸟、花、车辆...
1、Mask RCNN值在Faster RCNN上增加了一点计算的cost 2、RoIAlign 5、怎么做 Network Architecture: backbone:提取整张图的特征,用的是Resnet+FPN network head:classification、regression、mask prediction Mask RCNN也是一个two-stage的算法: 第一阶段:RPN. ...
第二阶段本质上就是FastR-CNN,它使用来自候选框架中的RoIPool来提取特征并进行分类和边界框回归,但Mask R-CNN更进一步的是为每个RoI生成了一个二元掩码,我们推荐读者进一步阅读Huang(2016)等人发表的“Speed/accuracy trade-offs for modern convolutional object detectors”论文详细对比Faster R-CNN和其他框架的不同...
看一下作者在论文中给出的整体结构图: 说明一下这张图,左边图片进来之后 先走 Faster R-CNN那一套, 就是一个Backbone模型提取feature map,然后 RPN 然后再RoIAlign,之后分类+回归+mask。 这里相较于Faster R-CNN 只有两个变动,一个是改造了原来的ROI池化,一个是在最后多加了一个mask分支用于分割。
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...
由于Mask R-CNN = Faster R-CNN + FCN + RoIAlign,明显是站着巨人肩膀上的飞跃性成果,对于 Mask R-CNN 中两大基础模块 Faster R-CNN 和 FCN 笔者已在此前的论文研读中重点讲述过,所以就不再在此赘述。因而最后我们要介绍的重点就只剩下了 RoIAlign,这也是 Mask R-CNN 最大的创新点和亮点之一。