图3 - MaskRCNN 预测的 sheep mask. MaskRCNN 的 mask 预测分支得到的 masks 可以进行阈值化,以得到二值 mask. 类似于 Faster R-CNN,MaskRCNN 可以灵活的选择不同的 backbone 网络结构. 例如采用 InceptionV2 backbone 结构,其速度快,同时能够得到比 ResNeXt-101 更好的结果. MaskRCNN 网络可以在较大的图...
pooled=tf.concat(pooled,axis=0)# 将box_to_level打包映射到一个序列并且添加另外一列代表ROIPool后的候选框的顺序 box_to_level=tf.concat(box_to_level,axis=0)#[batch*num_boxes,2]box_range=tf.expand_dims(tf.range(tf.shape(box_to_level)[0]),1)#[batch*num_boxes,1]box_to_level=tf.co...
P2 = KL.Conv2D(config.TOP_DOWN_PYRAMID_SIZE, (3, 3), padding="SAME", name="fpn_p2")(P2) P3 = KL.Conv2D(config.TOP_DOWN_PYRAMID_SIZE, (3, 3), padding="SAME", name="fpn_p3")(P3) P4 = KL.Conv2D(config.TOP_DOWN_PYRAMID_SIZE, (3, 3), padding="SAME", name="fpn_p4")...
expand_dims(image_meta, 0), verbose=1) r = results[0] # 保存预测结果 if count1 == 0: save_roi, save_id, save_score, save_m = r["rois"], r["class_ids"], r["scores"], r['masks'] else: save_roi = np.concatenate((save_roi, r["rois"]), axis=0) save_id = np....
tensor=[0,1,2,3]mask=np.array([True,False,True,False])boolean_mask(tensor,mask)#[0,2] 一般情况下,0 < dim(mask) = K <= dim(张量),而mask的形状必须与张量形状的第一个K维匹配。然后我们有:boolean_mask(张量,掩码)[i, j1,…,jd] =张量(i1,…,反向,j - 1,…其中(i1,…,iK)是ma...
maskrcnn实例分割实战 maskrcnn参数,模型结构1、FPN结构在文档模型的输入与数据加载中,解析了模型的输入,并详细解析了模型是如何通过labelme标注的数据来生成这些输入。解析完模型输入之后,接下来便是FPN网络,即特征金字塔网络。特征金字塔网络主要用于提取特征。通常
(inputs*broad_cast_mask,axis=1,keepdims=True) return input_exp/input_sum inputs = keras.Input(shape=(None,)) emb = layers.Embedding(10,4,mask_zero=True)(inputs) dense1 = layers.Dense(1)(emb) outputs = Tempsoftmax()(dense1) model = keras.models.Model(inputs,outputs) model(data)...
建议配置一个高版本的Anaconda3+TensorFlow-GPU版本。 Mask R-CNN论文回顾 Mask R-CNN(简称MRCNN)是基于R-CNN系列、FPN、FCIS等工作之上的,MRCNN的思路很简洁:Faster R-CNN针对每个候选区域有两个输出:种类标签和bbox的偏移量。那么MRCNN就在Faster R-CNN的基础上通过增加一个分支进而再增加一个输出,即物体掩膜...
gt_masks = tf.gather(gt_masks, non_crowd_ix, axis=2) # Compute overlaps matrix [proposals, gt_boxes] # 计算推荐区和真实框间的IoU值,没有采用循环方式计算而是使用tile平铺矩阵 overlaps = overlaps_graph(proposals, gt_boxes) #调用overlap_graph函数 ...
mask_sum = tf.reduce_sum(mask, axis=1, keepdims=True) mask_weight = tf.expand_dims(mask / mask_sum, axis=-1) output = tf.reduce_sum(input_tensor * mask_weight, axis=1)returnoutput 测试数据 # input tensortensor = tf.constant([[[1,2,3], [3,4,5], [5,6,7]], ...