此外,对于Mask RCNN整理流程,图中的分支①和分支②部分论文给出了两种结构,如下图所示: 图Mask分支两种结构 结构2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。结构1要求Maks RCNN的backbone采用resnet结构,...
MaskRCNN作为FasterRCNN的扩展,产生RoI的RPN网络和FasterRCNN网络。 结构:ResNet101+FPN 代码:TensorFlow+ Keras(Python) 代码中将Resnet101网络,分成5个stage,记为[C1,C2,C3,C4,C5];这里的5个阶段分别对应着5中不同尺度的feature map输出,用来建立FPN网络的特征金字塔(feature pyramid). 先通过两张MaskRCNN整...
Mask R-CNN的backbone网络,也称为骨干网,主要用于图像的特征提取。在Mask R-CNN之前,Faster R-CNN使用一个共享的卷积神经网络作为骨干网,Mask-RCNN的一个改进点在于,使用ResNet+FPN作为backbone网络,对于输入图片,生成多种尺寸的特征图,形成不同level的特征图金字塔,进一步强化了backbone网络的特征提取能力。 ResNet...
在RPN后面,增加了采用FCN结构的mask分割分支 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。
1. 总体网络结构 Mask RCNN的网络结构 主要分为两个部分,下图中黄框框住的部分为Faster RCNN结构,绿框框住的是一个FCN结构。也就是说,Mask RCNN是在Faster RCNN的基础上添加了一个FCN结构, Mask RCNN的结构就是这么简单,却能起到非常好的效果。而且可扩展行非常好,比如我们还添加一个可以检测人体关键点信息...
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。
下面总结一下Mask RCNN的网络: 骨干网络ResNet-FPN,用于特征提取,另外,ResNet还可以是:ResNet-50,ResNet-101,ResNeXt-50,ResNeXt-101; 头部网络,包括边界框识别(分类和回归)+mask预测。头部结构见下图: 五、ROI Align 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...
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。
Mask RCNN的构建很简单,只是在ROI pooling(实际上用到的是ROIAlign,后面会讲到)之后添加卷积层,进行mask预测的任务。 Mask RCNN网络结构总结: 1、Backbone:ResNet-FPN,用于特征提取,另外,ResNet还可以是:ResNet-50,ResNet-101,ResNeXt-50,ResNeXt-101; ...
Mask RCNN总体框架 Mask RCNN的网络结构如下图所示,我们先从宏观上认识一下Mask RCNN的整体结构。其主要分为两个部分,下图中黄框框住的部分为Faster RCNN结构,绿框框住的是一个FCN结构。也就是说,Mask RCNN是在Faster RCNN的基础上添加了一个FCN结构!!!