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...
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(...
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(...
Faster RCNN使用CNN提取图像特征,然后使用region proposal network(RPN)去提取出ROI,然后使用ROI pooling将这些ROI全部变成固定尺寸,再喂给全连接层进行Bounding box回归和分类预测。 这里只是简单地介绍了Faster RCNN前向预测的过程,但Faster RCNN本身的细节非常多,比一阶段的算法复杂度高不少,并非三言两语能说得清。
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。
一. Mask-RCNN 介绍 上篇文章介绍了 FCN,这篇文章引入个新的概念 Mask-RCNN,看着比较好理解哈,就是在 RCNN 的基础上添加 Mask。 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。
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...
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。 R-CNN:开启目标检测新时代 R-CNN(Regional Convolutional Neural Networks)是R-CNN系列中的开创性工作,它首次将深度学习应用于目标检测任务。R-CNN使用选择性...
一、R-CNN:开启两阶段目标检测的先河 2014年,R-CNN论文的发表标志着两阶段目标检测的诞生。该算法的核心思想是将目标检测分为两个阶段:生成区域建议和分类。在生成区域建议阶段,模型会在图像中绘制候选对象,这些候选对象独立于类别。第二阶段则是一个全卷积神经网络,用于计算每个候选区域的特征。最后,通过全连接层(...
Mask R-CNN是在Faster R-CNN网络层结构中引入了掩码分支,掩码分支是一个卷积网络,取 ROI 分类器选择的正区域为输入,并生成它们的掩码。其生成的掩码是低分辨率的:28x28 像素。但它们是由浮点数表示的软掩码,相对于二进制掩码有更多的细节。掩码的小尺寸属性有助于保持掩码分支网络的轻量性。