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整体网络结构图,再附带一张绘制了stage1和stage2的层次结构图(stage3到...
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: mask-rcnn网络结构 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...
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!!! 图1 Mask RCNN整体框架图 是的,Mask RCNN的结构就是这么...
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。
Mask R-CNN是由华人学者何凯明教授主导的一个多任务深度学习模型,能够在一个模型中完成图片中实例的分类和定位,并绘制出像素级的遮罩(Mask)来完成分割任务。Mask R-CNN是一个较为复杂的模型,使用了若干不同的网络模型,包括ResNet,FPN,RPN以及分类和回归模型。下面,我们对Mask R-CNN进行逐步的剖析。
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。
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。
FPN结构中包括自下而上,自上而下和横向连接三个部分,如下图所示。这种结构可以将各个层级的特征进行融合,使其同时具有强语义信息和强空间信息,在特征学习中算是一把利器了。 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: ...
原Faster R-CNN输出两类值:class label和bounding-box offset.Mask R-CNN加入一路object mask分支输出.object mask要求比前两个具有更精细的空间布局特征.mask分支作用于Fast R-CNN,而RPN保持不变. 多任务损失定义为: L = Lcls+ Lbox+ Lmask. Lcls+ Lbox保持不变,mask分支输出K个二值mask矩阵(每个像素经过...
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。