可以看到head上增加了一支mask系数分支用于将prototypes进行组合得到mask的结果。当然按NMS的位置看,其同样需要有bbox的准确预测才行,并且该流程里不太适合用soft NMS进行替代。需要注意的是,在训练过程中,其用groundtruth bbox对组合后的全图分割结果进行截取,再与groundtruth mask计算损失。这同样需要bbox结果在前作为...
在推理过程中遵循标准的Mask R-CNN推理过程。在NMS之后,top-k得分框被选择并用RoIAlign后送入Mask分支。Mask分支预测每个边界框的DCT Mask向量。Box内的Mask由DCT掩码向量解码生成。 总之,保持其他部分完全不变,这里只修改Mask分支,使用3层FC替换最后2个卷积层。同样,该方法方法也可以很容易地应用到其他基于像素的...
RPN网络是可以单独训练的,并且单独训练出来的RPN模型给出很多region proposals。由于先验框数量庞大,RPN预测的候选区域很多是重叠的,要先进行NMS(non-maximum suppression,IoU阈值设为0.7)操作来减少候选区域的数量,然后按照置信度降序排列,选择top-N个region proposals来用于训练Fast R-CNN模型。RPN的作用就是代替了Selec...
我们为 90k 迭代训练,从 0.02 的学习率开始并且在 60k 和 80k 迭代减少它 10。我们使用阈值为 0.5 的边界框 NMS,其他细节与 x3.1 相同。 主要结果和消融:我们评价了 person keypoint AP (APkp) 并使用 ResNet-50-FPN 骨干进行了实验;将在附录中研究更多的骨干。表 4 显示,我们的结果 (62.7 APkp) 比...
在生成的预测框中,可能存在同一对象上有多个预测框的情况,这样就会导致同一对象多种不同建议的问题,需要通过非极大抑制(NMS)来筛选预测框。NMS 首先遍历 RPN 网络生成的区域建议生成排名列表并进行筛选,去掉所有低于某一建议分数的区域,完成一次迭代操作,反复迭代-遍历-...
NMS简单而言,对于预测种类相同的区域,取最高置信度区域,其他与其重合度较高的区域全部删除,如上图中,所有红色都被识别为人脸,取置信度最高的区域,删去其他区域 但是在RPN中,我们没有区域的分类信息,所以只需要取置信度最高的区域,重合度较高的区域都可以删去 至此,RPN的工作便全部完成,输出RoI用于mask Rcnn后半...
最近的许多方法都很快,并且可以实现实时或接近实时的性能 (30+ FPS)。NMS 通常是实时实例分割的瓶颈。为了实现真正的实时性能,YOLACT 使用 Fast NMS,SOLOv2 使用 Matrix NMS。 后记 预测实例掩码的高维特征向量是棘手的。几乎所有的方法都集中在如何将掩码压缩成低维表示。这些方法通常使用 20 到 200 个参数来描述...
Updated baseline 这一步就是对一些超参数进行修改,包括延长迭代次数到18万轮;从12万轮到16万轮学习率降低10点;将NMS阈值从0.3调整到0.5 这一步mask AP提升0.3,box AP提升0.9 End-to-end training 之前的训练策略是先单独对一阶段的RPN网络进行训练,之后再对二阶段的Mask R-CNN检测头进行训练,这一步端到端的...
(t_x,t_y)为对应特征图中心点坐标的回归值,(t_w,t_h)为对应特征图中的高度和宽度的回归值。接着通过非极大值一致算法 NMS 选择一定数量的 ROI region,比如说 2000 个。然后计算 ROI region 和 gt_boxes 的重叠覆盖情况,选择一个数量的 TRAIN_ROIS_PER_IMAGE,比如说 200 个进行训练。可以采用如下规则:...
rpn=dict(# 是否跨层进行 NMS 操作nms_across_levels=False,# nms 前每个输出层最多保留 1000 个预测框nms_pre=1000,# nms 后每张图片最多保留 1000 个预测框nms_post=1000,# 每张图片最终输出检测结果最多保留 1000 个,RPN 层没有使用这个参数max_num=1000,# nms 阈值nms_thr=0.7,# 过滤掉的最小 b...