Backbone:Resnet 101+FPN,与RetinaNet相同;Protonet:接在FPN输出的后面,是一个FCN网络,预测得到针对原图的原型mask;Prediction Head:相比RetinaNet的Head,多了一个Mask Cofficient分支,预测Mask系数,因此输出是4*c+k。 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...
Thank you for your great work! I tried the demo and it’s insanely well! I’m wondering if your model contains a mask prediction head. Because in theGLIPDemothere’s ashow_mask_heatmapsparameter. When I set it to true, the prediction does not hasmaskfield and therefore failed. ...
Backbone:Resnet 101+FPN,与RetinaNet相同;Protonet:接在FPN输出的后面,是一个FCN网络,预测得到针对原图的原型mask;Prediction Head:相比RetinaNet的Head,多了一个Mask Cofficient分支,预测Mask系数,因此输出是4*c+k。 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...
Backbone:Resnet 101+FPN,与RetinaNet相同;Protonet:接在FPN输出的后面,是一个FCN网络,预测得到针对原图的原型mask;Prediction Head:相比RetinaNet的Head,多了一个Mask Cofficient分支,预测Mask系数,因此输出是4*c+k。 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...
Effect of Mask Prediction Head 为了验证MPH的作用,作者进行了消融实验,当block数为0的时候,代表没有使用MPH。可以看出,当使用MPH时,ImageNet上的分类性能提升。但是检测任务上性能影响不大。 上图展示了 MPH的特征可视化。 Effect of Mask 上表展示了有Mask和无Mask任务时的检测和分类任务性能对比。
To solve the domain gap between masked and unmasked features, we design a dedicated mask prediction head in MaskCo. This module is shown to be the key to the success of the CMP. We evaluated MaskCo on training datasets beyond ImageNet and compare its performance with MoCo V2. Results ...
Effect of Mask Prediction Head 为了验证MPH的作用,作者进行了消融实验,当block数为0的时候,代表没有使用MPH。可以看出,当使用MPH时,ImageNet上的分类性能提升。但是检测任务上性能影响不大。 上图展示了 MPH的特征可视化。 Effect of Mask 上表展示了有Mask和无Mask任务时的检测和分类任务性能对比。 Negative Samp...
Mask Prediction Head(MPH)的作用? 上面有讲:如何在masked and unmasked 的特征之间建立bridge?(如何消除两者之间的gap?) 论文的优点 1. Overlap保证两幅图有相关语义。增加了mask region,从而增加了学表达的难度,从而学到更好的representations 2. 基于region-level contrast ,从对应的unmasked image中选择negative ...
Mask Prediction:在分类和回归的同时,使用Mask Head对每个候选区域进行二值掩码预测,以分割出对象的具体形状。 3. 描述Mask R-CNN相比其他实例分割模型的优势 Mask R-CNN相比其他实例分割模型具有以下优势: 准确性高:Mask R-CNN在多个数据集上均表现出色,能够实现高精度的实例分割。 通用性强:Mask R-CNN不仅适用...
To predict the masked regions and bridge the domain gap across views, we design mask prediction head and moving-average model to learn visual consistency from still image and temporal consistency during training process. Meanwhile, we optimize the model by grouping the two masked views into the ...