Mask R-CNN是用于目标检测分割的框架,即对一张图片,既输出图片中已有的目标,还能为每一个实例生成一个高质量的分割掩码。一句话概括object instance segmentation = object detection + semantic segmentation。 特点 1.mask R-CNN是在faster R-CNN的基础上,在每一个RoI都增加一个预测分割的 mask,这和分类以及boun...
maskrcnn优点 maskrcnn解读 Mask R-CNN是在Faster R-CNN的基础上添加了一个预测分割mask的分支,如上图所示。其中黑色部分为原来的Faster-RCNN,红色部分为在Faster-RCNN网络上的修改。将RoI Pooling 层替换成了RoIAlign层;添加了并列的FCN层(mask层)。 一、RoIAlign 首先介绍一下RoIPooling,它的目的是为了从RPN...
Mask R-CNN(Mask Region-based Convolutional Neural Network)是一种用于目标检测和实例分割的深度学习模型,它是 Faster R-CNN 的扩展,同时可以生成目标的二进制掩码(mask),因此可以实现精确的实例分割。 \1. 骨干网络:Mask R-CNN通常使用骨干网络(如 ResNet)来提取图像特征。这些特征用于目标检测和分割任务。 \2...
R-CNN是一个非常灵活的框架,可以增加不同的分支完成不同的任务,可以完成目标分类、目标检测、实例分割,人体姿势识别等多种任务,真不愧是一个好算法。 参考文献/博客 Faster RCNN :https://zhuanlan.zhihu.com/p/31426458 FCN:https://www.cnblogs.com/gujianhan/p/6030639.html FPN:https://blog.csdn.net/W...
二、MASK-RCNN算法的优势 精准的目标检测:MASK-RCNN在Faster R-CNN的基础上引入了分割子网络,在目标检测的同时实现了像素级的精确分割。这使得MASK-RCNN在物体边界和形状复杂的场景中表现更加准确。 多任务结合:MASK-RCNN不仅能够进行目标分类和边界框回归,还能生成每个目标的分割掩模。这种多任务结合使得算法能够同...
首先是适用性强。Mask R-CNN 的框架非常通用灵活,只需要经过少量修改,便能够推广到很多的任务上。 其次是更好地利用不同任务的监督数据。图普科技工程师表示,「以前是检测任务只能利用检测的数据,分割任务只能利用到分割的数据,现在 Mask R-CNN 能同时用上检测,分割等数据,同时训练检测,分割等任务,」AI 科技评论...
与其他方法相比,R-CNN 的性能优势来自执行自下而上样式选择性搜索的想法,也使用 CNN 来定位对象,以及用于在对象检测数据上微调网络的技术。这项工作结合了经典 CV 和深度学习的工作,以改进目标检测。但是 R-CNN 非常耗时,因为它将 CNN 应用于大约 2,000 个扭曲的选择性搜索区域。
Mask R-CNN预期达到的目标有：高速、高准确率（高的分类准确率、高的检测准确率、高的实例分割准确率...
从上面可以知道,mask rcnn主要的贡献在于如下: 1. 强化的基础网络 通过ResNeXt-101+FPN 用作特征提取网络,达到 state-of-the-art 的效果。 2. ROIAlign解决Misalignment 的问题 3. Loss Function 细节描述 1. resnet +FPN 作者替换了在faster rcnn中使用的vgg网络,转而使用特征表达能力更强的残差网络。