这种称为Mask R-CNN的方法通过添加一个分支来扩展faster R-CNN用于与现有分支并行预测对象掩码以进行边界框识别。Mask R-CNN训练简单,只增加了一小部分开销,与faster R-CNN相比,以5fps运行。 此外,Mask R-CNN很容易推广到其他任务,例如,允许我们在相同的框架中估计人的姿势。我们在COCO全套挑战的所有三条轨道中...
我们的方法叫作掩膜R-CNN,通过添加用于每个感兴趣区域(RoI)的掩膜分割预测并与用于分类和边界框回归分析的现有分支并行的的分支,它拓展了极速R-CNN [34]见图1。该掩膜分支是应用于每个RoI的小型FCN,可通过像素到像素的方式预测分割掩膜。极速R-CNN分支促进了各种各样灵活架构设计的发展,得益于此,掩膜R-CN...
论文地址:arxiv.org/pdf/1703.0687 Mask R-CNN在概念上是简单的:Faster R-CNN对于每个候选对象具有两个输出,一个类别标签和多余的偏移量;为此,我们添加一个第三个分支输出对象掩码。Mask R-CNN因此是一个自然而直观的想法。但是额外的掩码输出不同于类和框输出,需要提取物体的更精细的空间布局。 接下来,我们介绍...
Mask R-CNN很容易实现和训练,因为它提供了Faster R-CNN框架,它为各种灵活的架构设计提供了便利。此外,掩码分支只增加了一个很小的计算开销,支持快速的系统和快速的实验。 在原则上,Mask R-CNN是FasterR-CNN的一个直观的延伸,但是正确地构建掩码分支是对好的结果的关键。更重要的是,Faster R-CNN不是为像素-...
Mask RCNN是在Faster RCNN上的扩展——在其已有的用于边框识别分支的上添加了一个并行的用于预测目标掩码的分支。(实例分割) Mask RCNN就是Faster RCNN加上了一个用于像素语义分割的FCN. 1. 2. 二、FCN 全卷积神经网络——开创分割新思路 CNN的强大之处在于它的多层结构能够自动学习特征,并且学习到各个层次的...
论文翻译:Mask R-CNN 简介 Mask R-CNN是一个小巧、灵活的通用对象实例分割框架(object instance segmentation)。它不仅可对图像中的目标进行检测,还可以对每一个目标给出一个高质量的分割结果。它在Faster R-CNN[1]基础之上进行扩展,并行地在bounding box recognition分支上添加一个用于预测目标掩模(object mask)的...
论文题目:Mask R-CNN 论文链接:论文链接 论文代码:Facebook代码链接;Tensorflow版本代码链接;Keras and TensorFlow版本代码链接;MxNet版本代码链接 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”、“...
Mask R-CNN除了能够实现分类、回归、分割任务外,还实现了人体姿态估计功能。 【个人观点:mask rcnn主要创新点在于新增了一个分支做segmentation,同时提出了RoIAlign算法,使得计算RoI的空间位置更加精准,防止数据的丢失。】 第三部分:Related work 论文该部分主要简单描述了RCNN与instance segmentation的前世今生。
『计算机视觉』Mask-RCNN_项目文档翻译 回到顶部 基础介绍 项目地址:Mask_RCNN 语言框架:Python 3, Keras, and TensorFlow Python 3.4, TensorFlow 1.3, Keras 2.0.8 其他依赖见:requirements.txt 基础网络:Feature Pyramid Network (FPN) and a ResNet101 backbone...