可以看出我们图4中的结构采用的是图8的结构2,这种结构要求Mask RCNN的backbone使用FPN网络(特征金字塔网络),可以看出结构2中class、box分支和Mask分支不共用一个ROI层,这是为了保证mask分支拥有更多的细节信息。图8的结构1要求Maks RCNN的backbone采用resnet结构,也即不使用FPN结构。其实我倒是认为这两种结构差的不...
一、Mask R-CNN原理 Mask R-CNN模型在Faster R-CNN模型的基础上将ROI池化改成了ROI对齐(ROI align), 他使用双线性插值得到卷积为14x14的特征图(Faster R-CNN的ROI池化得到的是卷积为7x7的特征图),在池化到7x7。网络的输出多了一个掩码头(Mask Head)用于预测每一个像素点是否为物体,所以Mask R-CNN模型的输...
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。 Mask R-CNN...
最后,整个Mask RCNN网络结构包含两部分,一部分是backbone用来提取特征(上文提到的采用ResNet-50或者ResNet-101作为特征提取器提取特征),另一部分是head用来对每一个ROI进行分类、框回归和mask预测。为了产生对应的Mask,文中提出了两种架构,即左边的Faster R-CNN/ResNet和右边的Faster R-CNN/FPN,如图11所示。...
MaskRCNN源码解读 令人拍案称奇的Mask RCNN 论文笔记:Mask R-CNN Mask R-CNN个人理解 二,代码整体解析: 解析的该代码粗略估计有5000-6000行,相对于python来说代码量还是很庞大的。好在该代码封装的很好,没有冗余的结构,整体逻辑非常清晰,只要有耐心,还是能看懂的。
二、one-stage 模型 1、YOLO YOLO是one-stage方法的开山之作。它将检测任务表述成一个统一的、端到端的回归问题,并且以只处理一次图片同时得到位置和分类而得名。YOLO 是基于回归方法的,不需要区域选择操作,替换成了回归操作来完成目标检测和目标分类。YOLO架构如图12所示。相比Faster RCNN,YOLO结构简单,网络中只包...
图1 Mask RCNN基本结构 Mask RCNN的网络和faster_ecnn的结构最不相似的地方为: 2,ResNet-FPN 多尺度检测在目标检测中变得越来越重要,对小目标的检测尤其如此。现在主流的目标检测方法很多都用到了多尺度的方法,包括最新的yolov3。Feature Pyramid Network (FPN)则是一种精心设计的多尺度检测方法,FPN结构中包括自...
网络结构如下图所示: 可以看出,Mask RCNN 是一种先检测物体,再分割的思路,简单直接,在建模上也更有利于网络的学习。 骨干网络 FPN 卷积网络的一个重要特征:深层网络容易响应语义特征,浅层网络容易响应图像特征。Mask RCNN的使用了ResNet和FPN结合的网络作为特征提取器。
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: ...
Mask RCNN 扩展自Faster RCNN,是经典的实例分割模型。 Mask RCNN同样为两阶段框架,第一阶段扫描图像生成候选框;第二阶段根据候选框得到分类结果,边界框,同时在原有Faster RCNN模型基础上添加分割分支,得到掩码结果,实现了掩码和类别预测关系的解藕。 本例采用COCO数据集的子集,即随机从COCO大数据集中选取30张图组成...