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...
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,...
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。 FPN的代码出现在./mrcnn/model.py中,核心代码如下: ifcallable(...
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...
Mask RCNN是何凯明大神以及Faster RCNN作者Ross B. Girshick等多人发表于ICCV 2017。我们知道对于图像分类来说 将一张图片送进神经网络之后得到其分类的概率。对于目标检测来说 我们将图像送进神经网络之后得到目标边框和分类概率。这是一个FPN的过程。对于语义分割来说 ...
FPN实际上是一种通用架构,可以结合各种骨架网络使用,比如VGG,ResNet等。Mask RCNN文章中使用了ResNNet-FPN网络结构。如下图: ResNet-FPN包括3个部分,自下而上连接,自上而下连接和横向连接。下面分别介绍。 自下而上 从下到上路径。可以明显看出,其实就是简单的特征提取过程,和传统的没有区别。具体就是将Res...
Mask R-CNN训练简单,只需要在Faster R-CNN的基础上增加一个较小的开销,就能为每个实例生成一个高质量的分隔掩码。在训练时,多任务损失被定义为:L = Lcls + Lbox + Lmask,即分类、边框预测、分割三个任务的损失值之和(也可以为每个任务损失值设定不同的权重)。
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。
四、ResNet-FPN+Fast RCNN+mask 我们再进一步,将ResNet-FPN+Fast RCNN+mask,则得到了最终的Mask RCNN,如下图: 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。 下面总结一下Mask RCNN的网络: ...
在深度学习和计算机视觉领域,R-CNN系列网络结构已成为目标检测任务的主流方法之一。从最初的R-CNN到最新的Mask R-CNN,这些网络结构在准确性和效率方面不断取得突破。本文将逐一解析这些网络结构的关键特点和工作原理,并探讨它们的实际应用。