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...
因此maskrcnn采用了FPN(特征金字塔网络)的结构,来进行特征的融合。 我们首先介绍一下FPN的网络结构: FPN可以同时利用低层特征图的空间信息和高层特征图的语义信息,他的原理很简单,就是把分辨率较小的高层特征首先通过1×1卷积降维(减少计算量),然后上采样至前一个特征图的相同尺寸,再进行逐元素相加,就能得到融合后...
六、DetectionTargetLayer 这一部分主要是生成RCNN网络数据集,最后DetectionTargetLayer层返回400个正、负样本,400个位移偏移量(其中300个由0填充),400个掩码mask信息(其中300个由0填充) 七、ROI Align 和RCNN网络的类别分类、回归、mask掩码分类 ROI Align 是在Mask-RCNN这篇论文里提出的一种区域特征聚集方式, 很...
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。 要清楚ROI Align,需要知道两个知识,双线性插值和ROI pooling,可以参考博文...
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,即在目标检测的基础上再进行分割。Mask R-CNN算法主要是Faster R-CNN+FCN,更具体一点就是ResNeXt+RPN+RoI Align+Fast R-CNN+FCN,如下图所示: 图3. Mask R-CNN 结构图 Mask R-CNN算法步骤如下:(1)输入一张图片,进行数据预处理(尺寸,...
完整R-CNN结构 不使用暴力方法,而是用候选区域方法(region proposal method),创建目标检测的区域改变了图像领域实现物体检测的模型思路,R-CNN是以深度神经网络为基础的物体检测的模型 ,R-CNN在当时以优异的性能令世人瞩目,以R-CNN为基点,后续的SPPNet、Fast R-CNN、Faster R-CNN模型都是照着这个物体检测思路。
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 大体框架还是 Faster-RCNN 的框架,可以说在基础特征网络之后又加入了全连接的分割子网,由原来的两个任务(分类+回归)变为了三个任务(分类+回归+分割)。Mask R-CNN 是一个两阶段的框架,第一个阶段扫描图像并生成提议(proposals,即有可能包含一个目标的区域),第二阶段分类提议并生成边界框和掩码。
整体结构 Mask R-CNN添加一个分支来预测每个关注区域(RoI)上的分割蒙版,从而扩展了Faster R-CNN,与现有的用于分类和边界框回归的分支并行,整体结构如下图所示: RoIAlign替代RoIPool Mask R-CNN和Fast R-CNN一样,均属于两阶段的目标检测,第一阶段是从原图中提取感兴趣区域(Rol)。
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: ...