Mask RCNN以Faster RCNN原型,增加了一个分支用于分割任务。 Mask RCNN比Faster RCNN速度慢一些,达到了5fps。 可用于人的姿态估计等其他任务; 首先,输入一幅你想处理的图片,然后进行对应的预处理操作,或者预处理后的图片; 然后,将其输入到一个预训练好的神经网络中(ResNeXt等)获得对应的featu...Mask RCNN的实现
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...
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...
1、提取feature map所用的CNN网络结构 使用ResNet-FPN进行特征提取的Mask R-CNN可以在精度和速度方面获得极大的提升。ResNet101+FPN也是当下特征提取非常棒的方式。 2、 RoiAlign 此前faster rcnn中的Roi Pooling 层是直接将proposals 均匀分成H×W份,然后对每一小窗口做最大池化,最终得到大小相同的proposal featur...
实验训练了完整的Mask R-CNN模型,在推理时只使用分类和框输出(忽略掩码输出)。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-...
\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. 区域建议网络(RPN):RPN 用于生成候选区域,它是 Faster R-CNN 中的组件,用于确定可能包含目标的图像区域。 \3. 目标检测:Mask R-CNN 使用区域建议来检测图像中的目标对象,通常通过分类和回归来确定...
Mask R-CNN 还可以很容易泛化到其它任务上。比如,可以在同一个框架中估计人物的动作。 在COCO测试中可以看到,Mask R-CNN 在实例分割、边界框目标检测和人物关键点检测这三个难点上都获得了较好的实验效果,并且比每个现有的独立模型,包括 COCO 2016 挑战赛的获胜模型,表现都要好。
1、MaskRCNN简介 MaskRCNN是何凯明基于以往的FasterRCNN架构提出的新的卷积网络,一举完成了对象实物分割(object instance segmentation),该方法在现有的目标检测的同时完成了高质量的语义分割,可称为鱼和熊掌兼得。其主要思路是在现有的FasterRCNN基础上进行扩展,添加一个预测mask的分支,对目标进行并行预测。同时这个网络...