因此,Mask R-CNN可以更广泛地被视为用于实例级识别的灵活框架,并且可以容易地扩展到更复杂的任务。 我们将发布代码以促进未来的研究。 2. 相关工作 R-CNN:基于区域的CNN(R-CNN)边框目标检测方法关注可管理数量的目标区域,并在每个RoI上独立地求卷积网络的值。R-CNN被扩展到允许在特征图的RoI上使用RoIPool,从而...
Mask-R-CNN的关键元素:像素到像素的对齐(Fast/Faster-R-CNN除妖缺失部分)。一千的方法是费雷取决于mask预测,Mask-RCNN采用了和fast-RCNN一样的方式,使他们平行发生。 Mask-RCNN损失函数分成3部分: Lcls和Lbox与fast-RCNN中定义的一样,Lmask使mask分支上的损失函数,输出大小为Kmm,其编码分辨率为mm的K个二进制...
网络结构高效:MASK-RCNN采用了共享特征提取网络,可以在提取特征的同时进行目标检测和分割。这种高效的网络结构大大提升了算法的速度和准确性。 三、MASK-RCNN在实际应用中的案例 自动驾驶:MASK-RCNN可以用于自动驾驶系统中的场景分析,包括车辆检测与分割、行人检测与分割等。这些信息有助于车辆决策和路径规划。 视频...
观察到使用ResNet-101-FPN的Mask R-CNN优于之前所有最先进的模型的基本变体。使用ResNeXt-101-FPN,Mask R-CNN进一步提高了结果,比使用Inception-ResNet-v2-TDM模型高出3.0点AP。 作为进一步的比较,训练了一个没有Mask分支的Mask R-CNN,在上图中用“Faster R-CNN,RoIAlign”表示。由于RoIAlign的存在,该模型比...
Mask R-CNN是2017年ICCV的best paper,它是一个一石多鸟的多任务网络模型,可以实现目标检测、目标分类和像素级目标分割,因为我们主讲目标检测,所以本文只针目标检测部分做分析。 由于Mask R-CNN是在Faster R-CNN的基础上进行改进的,所以强烈建议大家先看懂Faster R-CNN(Jacqueline:【目标检测】Faster R-CNN)再看Ma...
在Mask R-CNN中，引入了mask掩码分支的损失。这样，损失函数将定义为：新增的分支和原来已有的分支任务...
Mask-RCNN 的结果在不加任何 trick 的情况下能够超过各种数据增强加持下的 COCO 2016 分割挑战的冠军 ...
Mask R-CNN可以在进行检测的同时,进行高质量的分割操作。基于Faster R-CNN并进行扩展,增加了一个分支在进行框识别的同时并行的预测目标的mask。Mask R-CNN易于训练,相比Faster R-CNN增加了一点点花销。此外,Mask R-CNN可以很容易扩展至其他任务中。如关键点检测。本文在COCO数据集中的三个任务效果表现优异,包含实...
Mask R-CNN 的训练简单,仅比 Faster R-CNN 多一点系统开销,运行速度是 5 fps。此外,Mask R-CNN很容易推广到其他任务,例如可以用于在同一个框架中判断人的姿势。我们在 COCO 竞赛的3个任务上都得到最佳结果,包括实例分割,边界框对象检测,以及人物关键点检测。没有使用其他技巧,Mask R-CNN 在每个任务上都优于...