这一节将从代码库里面的demo.ipynb笔记本入手,来整体理解一下Mask RCNN的网络架构。 2. Mask RCNN总览 下面的Figure1展示了这个工程中Mask RCNN的网络结构示意图,来自博主叠加态的猫: Mask RCNN总览,来自叠加态的猫博主 这个结构图里面包含了很多细节,我们先大概理一下,后面在源码详解中会更详细的说明: 首先是...
在Mask-RCNN中使用RoIAlign提取固定大小的feature map。其算法流程与RoIPooling一样,只是在a)和b)步骤中,当坐标位置为小数时,不进行量化取整,而是保留小数。在c)步骤里每个bin中均匀取点,点的数值通过双线性插值获得。 FCN(Fully Convolution Nets) Mask-RCNN中的FCN分支是一个较小的FCN网络,对每个ROI进行预测分...
Mask RCNN是一个实例分割(Instance segmentation)算法,它是一个多任务的网络,可以用来做“目标检测”、“目标实例分割”、“目标关键点检测”。 (2)算法总体结构 Mask-RCNN 是基于Faster-RCNN 的框架,在基础特征网络之后又加入了全连接的分割网络,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)。...
RoI Align是Mask R-CNN针对Faster R-CNN的一个重要改进。在Faster R-CNN模型中,需要将Proposal和特征图池化为固定的尺寸,以便于后续head网络的训练。Faster R-CNN中的backbone网络使用的是VGG16,生成的特征图stride为32,即尺寸为原图的1/32,因此原图的包围框向特征图映射时,除以32,会出现浮点数,Faster R-CNN中...
个人认为Mask RCNN的核心贡献有两点:①证明faster RCNN架构不仅仅局限于目标检测,对其稍加改进,就能应用于其它领域,并且可以取得非常不错的效果;②提出了ROI Align,用于取代ROI pooling,解决ROI pooling存在的近似问题。 2 Mask RCNN 相比faster RCNN,Mask RCNN只是多了个Mask支路,因此这里只对Mask支路进行介绍,有...
2.2 MaskRCNN Class 1 各部分代码之间关系梳理 目前已经在解析(一)完成 Resnet Graph、RPN、Proposal Layer 的代码解析,在解析(二)中完成 ROIAlign Layer、Detection Target Layer 的解析。接下来要解析Feature Pyramid Network Heads和MaskRCNN Class。这些模块之间的关系: ...
Mask-RCNN 来自于年轻有为的 Kaiming 大神,通过在 Faster-RCNN 的基础上添加一个分支网络,在实现目标检测的同时,把目标像素分割出来。 论文下载:Mask R-CNN部分翻译 代码下载:【Github】 Mask-RCNN 的网络结构示意(在作者原图基础上修改了一下): 假设大家对 Faster 已经很熟悉了,不熟悉的同学建议先看下之前的...
一、Mask R-CNN是什么,可以做哪些任务? 图1 Mask R-CNN整体架构 Mask R-CNN是一个实例分割(Instance segmentation)算法,可以用来做“目标检测”、“目标实例分割”、“目标关键点检测”。 1. 实例分割(Instance segmentation)和语义分割(Semantic segmentation)的区别与联系 ...
Mask-RCNN 的网络结构示意: 其中 黑色部分为原来的 Faster-RCNN, 红色部分为在 Faster 网络上的修改: 1) 将 Roi Pooling 层替换成了 RoiAlign; 2) 添加并列的 FCN 层(mask 层); 先来概述一下 Mask-RCNN 的几个特点(来自于 Paper 的 Abstract): ...
R-CNN示意图 这样就能得到一个检测的结果了。但是Slelective Search得到的候选区域并不一定和目标物体的真实边界相吻合,因此R-CNN提出对物体的边界框做进一步的调整,使用一个线性回归器来预测一个候选区域中物体的真实边界。该回归器的输入就是候选区域的特征,而输出是边界框的坐标。