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是何凯明基于以往的faster-rcnn构架提出的新的卷积网络,该方法再有效的目标的同时完成了高质量的语义分割。主要思路就是把原有的faster-rcnn进行扩展,添加一个分支使用现有的检测对目标进行并行预测,可以很方便的应用其他的应用领域,向目标检测,分割和人物关键点检测等。其网络结构如下。 Mask-RCNN是在faste...
但是在Mask RCNN中是将它们进行了解耦,在之前我们说了会对每一个类别都预测出一个蒙版,但是不会针对每一个数据沿通道方向去做softmax处理,而是根据Faster RCNN分支中预测针对该目标的类别信息将Mask分支当中针对该类别的蒙版给提取出来,然后拿去直接使用。这样类别与类别之间是不存在竞争关系的,因为这里运用的是Faster...
还有地平线的一名实习生黄钊金(华中科技大学硕士生),也曾提出过性能优于何恺明提出的Mask R-CNN的方案,并被CVPR 2019收录。 也许你已经发现了其中的规律,他们的目标都是何恺明的Mask R-CNN,都提出了相应的优化与改进方案。 一方面,Mask R-CNN在图像分割领域的确是高山级别的存在,但另一方面,谁说没有致敬的意思...
Mask-RCNN 继承自 Faster-RCNN,是由何凯明等人在 2017 年提出,对 Faster-RCNN 进行了改进,并添加了掩码分支,能够实现像素级别的分类,将目标检测扩展到实例分割。Mask-RCNN 框架由骨干网(backbone)、区域建议网络(RPN)、head 分支 3 个部分构成,如下图 所示。其中骨干网也有很多种组合类型,主要包括 ResNet50+...
他们,以及任少卿、孙剑的合作成果,就是Faster R-CNN。 在这之前,RBG已经长期在探索用CNN做对象检测,并发表了两篇论文,提出了R-CNN和Fast R-CNN算法。这个系列虽然历史不长,却已经成了谈CNN图像分割绕不开的经典,量子位之前也发布过相关文章。 对于与何恺明的合作,RBG大神表示非常满意,至少对美国和北京之间的...
对上个步骤中获得的ROI区域执行论文提出的ROIAlign操作,即先将原图和feature map的pixel对应起来,然后将feature map和固定的feature对应起来。 最后对这些ROI区域进行多类别分类,候选框回归和引入FCN生成Mask,完成分割任务。 总的来说,在Faster R-CNN和FPN的加持下,Mask R-CNN开启了R-CNN结构下多任务学习的序幕。它...
MaskRCNN 是何恺明基于以往的 faster rcnn 架构提出的新的卷积网络,一举完成了 object instance segmentation。该方法在有效地目标的同时完成了高质量的语义分割。文章的主要思路就是把原有的 Faster-RCNN 进行扩展,添加一个分支使用现有的检测对目标进行并行预测。
Mask R-CNN 再次,Mask R-CNN也来自FAIR何恺明团队,论文发表在ICCV 2017。Mask R-CNN用于目标实例分割。简单来说,目标实例分割基本上就是对象检测,但不是使用边界框,它的任务是给出对象的精确分割图! TL;DR :如果你已经了解Faster...