ROIPooling和ROIAlign对比处理流程如下: 二、Network Architecture 整个的网络结构包含两部分,一部分是backbone用来提取特征,另一部分是head用来对每一个ROI进行分类、框回归和mask预测。 为了产生对应的Mask,文中提出了两种架构,即左边的Faster R-CNN/ResNet和右边的Faster R-CNN/FPN,如下图所示。 对于左边的架构,我...
Mask R-CNN是2017年ICCV的best paper,它是一个一石多鸟的多任务网络模型,可以实现目标检测、目标分类和像素级目标分割,因为我们主讲目标检测,所以本文只针目标检测部分做分析。 由于Mask R-CNN是在Faster R-CNN的基础上进行改进的,所以强烈建议大家先看懂Faster R-CNN(Jacqueline:【目标检测】Faster R-CNN)再看Ma...
其中resnet_graph函数定义如下: defresnet_graph(input_image,architecture,stage5=False,train_bn=True):"""Build a ResNet graph.architecture: Can be resnet50 or resnet101stage5: Boolean. If False, stage5 of the network is not createdtrain_bn: Boolean. Train or freeze Batch Norm layers"""as...
R-CNN:基于区域的CNN(R-CNN)边框目标检测方法关注可管理数量的目标区域,并在每个RoI上独立地求卷积网络的值。R-CNN被扩展到允许在特征图的RoI上使用RoIPool,从而实现更快的速度和更高的准确性。Faster R-CNN通过使用区域建议网络(RPN)学习注意机制来推进这个发展。Faster R-CNN对于许多后续改进而言是灵活且稳健的...
1.Head Architecture 图12Head Architecture 如上图所示,为了产生对应的Mask,文中提出了两种架构,即左边的Faster R-CNN/ResNet和右边的Faster R-CNN/FPN。对于左边的架构,我们的backbone使用的是预训练好的ResNet,使用了ResNet倒数第4层的网络。输入的ROI首先获得7x7x1024的ROI feature,然后将其升维到2048个通道(...
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: ...
网络架构(Network Architecture):为了证明Mast R-CNN的普遍性,我们将Mask R-CNN的多个构架实例化,为了区分不同的架构,文中展示了卷积的主干架构(backbone architecture),该架构用于提取整张图片的特征;头架构(headarchitecture),用于边框识别(分类和回归)以及每个RoI的掩码预测。
Architecture:从table 2a中看出,Mask RCNN随着增加网络的深度、采用更先进的网络,都可以提高效果。注意:并不是所有的网络都是这样。 Multinomial vs. Independent Masks:(mask分支是否进行类别预测)从table 2b中可以看出,使用sigmoid(二分类)和使用softmax(多类别分类)的AP相差很大,证明了分离类别和mask的预测是很有必...
在Mask R-CNN原理（一）中，Faster R-CNN模型最后输出了两个参数，一个是类别的概率向量，另一个是...
网络架构(Network Architecture):为了证明Mast R-CNN的普遍性,我们将Mask R-CNN的多个构架实例化,为了区分不同的架构,文中展示了卷积的主干架构(backbone architecture),该架构用于提取整张图片的特征;头架构(headarchitecture),用于边框识别(分类和回归)以及每个RoI的掩码预测。