Fast R-CNN 联合学习检测对象的空间位置并对它们进行分类。 R-CNN 很慢,因为对每个对象提议都进行了前向传递。虽然 SPP-Nets 确实解决了这个问题并在测试时将 R-CNN 加速了 100 倍,但训练是一个多阶段过程,需要许多密集计算步骤,与 R-CNN 相比仅加速了 3 倍。此外,固定的卷积层对网络的准确性造成了限制。
1.双阶段的 Mask R-CNN (2017.3) Mask-RCNN通过增加不同的分支可以完成目标分类,目标检测,语义分割,实例分割,人体姿态估计等多种任务。对于实例分割来讲,就是在Faster-RCNN的基础上(分类+回归分支)增加了一个分支用于语义分割,其抽象结构如下图所示: 可以看到其结构与Faster RCNN非常类似,但有3点主要区别: 在...
Faster R-CNN由两个阶段组成。第一阶段称为区域建议网络(RPN),提出候选目标边界框。 第二阶段为Fast R-CNN,使用RoIPool从每个候选框中提取特征,并执行分类和边界框回归。 两个阶段使用的特征可以共享,以更快地进行推理。 Mask R-CNN Mask R-CNN采用与Faster R-CNN相同的两阶段过程,第一阶段(RPN)相同。在...
Faster RCNN使用CNN提取图像特征,然后使用region proposal network(RPN)去提取出ROI,然后使用ROI pooling将这些ROI全部变成固定尺寸,再喂给全连接层进行Bounding box回归和分类预测。 这里只是简单地介绍了Faster RCNN前向预测的过程,但Faster RCNN本身的细节非常多,比一阶段的算法复杂度高不少,并非三言两语能说得清。
R-CNN 2014 年的论文提出了基于 CNN 的两阶段检测算法的朴素版本,该算法在以下论文中得到了改进和加速。如上图所述,整个流水线由三个阶段组成: 生成区域建议:模型必须在图像中绘制候选对象,独立于类别。 第二阶段是一个全卷积神经网络,计算每个候选区域的特征。
Mask_RCNN是何凯明基于以往的faster-rcnn构架提出的新的卷积网络,该方法再有效的目标的同时完成了高质量的语义分割。主要思路就是把原有的faster-rcnn进行扩展,添加一个分支使用现有的检测对目标进行并行预测,可以很方便的应用其他的应用领域,向目标检测,分割和人物关键点检测等。其网络结构如下。
Mask R-CNN是由华人学者何凯明教授主导的一个多任务深度学习模型,能够在一个模型中完成图片中实例的分类和定位,并绘制出像素级的遮罩(Mask)来完成分割任务。Mask R-CNN是一个较为复杂的模型,使用了若干不同的网络模型,包括ResNet,FPN,RPN以及分类和回归模型。下面,我们对Mask R-CNN进行逐步的剖析。
RCNN:对输入图像分割区域建议,在用卷积层独立地提取特征,使用SVM对每个特征进行分类+边界框回归。 FastRCNN:RCNN+首先在整个图像上进行卷积操作,然后将该操作结果应用到ROIPooling层。 FasterRCNN:FastRCNN+RPN+与网络分享卷积权重。 MaskRCNN:FasterRCNN+FCN ...
一、Mask-RCNN流程 Mask R-CNN是一个实例分割(Instance segmentation)算法,通过增加不同的分支,可以完成目标分类、目标检测、语义分割、实例分割、人体姿势识别等多种任务,灵活而强大。 Mask R-CNN进行目标检测与实例分割 Mask R-CNN进行人体姿态识别 其抽象架构如下: ...
实际上,Mask RCNN中还有一个很重要的改进,就是ROIAlign。Faster R-CNN存在的问题是:特征图与原始图像是不对准的(mis-alignment),所以会影响检测精度。而Mask R-CNN提出了RoIAlign的方法来取代ROI pooling,RoIAlign可以保留大致的空间位置。 为了讲清楚ROI Align,这里先插入两个知识,双线性插值和ROI pooling。