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”、“目标关键点检测”。 实例分割(Instance segmentation)和语义分割(Semantic segmentation)区别与联系联系:语义分割和实例分割都是目标分割中的两个小的领域,都是用来对输入的图片做分割处理; ...
Mask R-CNN是一个非常灵活的框架,可以增加不同的分支完成不同的任务,可以完成目标分类、目标检测、语义分割、实例分割、人体姿势识别等多种任务。 优点 高速和高准确率:为了实现这个目的,作者选用了经典的目标检测算法Faster-rcnn和经典的语义分割算法FCN。Faster-rcnn可以既快又准的完成目标检测的功能;FCN可以精准的...
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实际上是个实例分割算法(instance segmentation),这里对它进行介绍的原因是Mask RCNN与faster RCNN算法密不可分,只是在faster RCNN的分类支路、边框回归支路之外,增加了一个实例分割支路。改动虽然简单,但是Mask RCNN实例分割的效果非常出众,令人赞叹。 个人认为Mask RCNN的核心贡献有两点:①证明faster RCNN...
它是在Faster RCNN分支进行正负样本匹配的时候得到的,也就是说将Proposals输入到Faster RCNN分支中会进行正负样本的匹配,此时就会得知每一个Proposal到底是属于正样本还是负样本,以及这个Proposal所对应的ground truth的类别是什么。这之后才将所有的正样本传递给Mask分支。但是在预测过程当中,输入Mask的目标是由Faster R...
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 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。
一、Mask-RCNN流程 Mask R-CNN是一个实例分割(Instance segmentation)算法,通过增加不同的分支,可以完成目标分类、目标检测、语义分割、实例分割、人体姿势识别等多种任务,灵活而强大。 Mask R-CNN进行目标检测与实例分割 Mask R-CNN进行人体姿态识别 其抽象架构如下: ...
Mask R-CNN是一种实例分割算法,它是在目标检测的基础上再进行分割。该算法是在Faster R-CNN算法的基础上增加了全连接的分割子网,由原来的两个任务(分类+回归)变成了三个任务(分类+回归+分割)。 Mask R-CNN的整体框架包括两个阶段。第一个阶段是RPN阶段,与Faster R-CNN相同,使用RPN网络提取候选框,生成可能包含...