一、Mask RCNN的优点 1. Mask网络的加入,使Mask-RCNN不仅能处理物体检测问题,还能处理语义分割问题。 2. 对于Faster RCNN的ROI pooling layer两次量化,无法将feature map与原像素精准对齐的问题,Mask RCNN 将ROI pooling替换为ROIAlign。ROIAlign能将像素对齐,满足了图像语义分割的准确度要求。 二、网络模型 .....
maskrcnn优点 maskrcnn解读 Mask R-CNN是在Faster R-CNN的基础上添加了一个预测分割mask的分支,如上图所示。其中黑色部分为原来的Faster-RCNN,红色部分为在Faster-RCNN网络上的修改。将RoI Pooling 层替换成了RoIAlign层;添加了并列的FCN层(mask层)。 一、RoIAlign 首先介绍一下RoIPooling,它的目的是为了从RPN...
Mask R-CNN的主要优点是能够同时进行目标检测和语义分割,具有较高的准确性和鲁棒性。此外,Mask R-CNN还可以实现实例分割和全景分割等高级目标检测任务。然而,由于其计算复杂度较高,速度较慢,且需要较大的内存空间,因此在实际应用中需要权衡其性能和资源消耗。 总结 本文简要介绍了R-CNN、FPN和Mask R-CNN这三种两...
Mask-RCNN 是基于Faster-RCNN 的框架,在基础特征网络之后又加入了全连接的分割网络,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 采用和Faster R-CNN相同的两个阶段,对FastRCNN的每个proposal box都使用FCN进行语义分割。 maskrcnn网络结构图 第一个阶段具有相同的第一层(即RPN)...
MASK RCNN获得2017年ICCV最佳论文,作者是谁大家都知道。mask综合了以往优秀的成果,在faster rcnn基础上进行了改进,速度略慢于faster rcnn,总体性能大幅度提升。可以做目标检测、分类、人体姿态检测、语义分割、实例分割等。 创新点: 使用ROIAlign代替ROIPooling(最主要) ...
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...
1.双阶段的 Mask R-CNN (2017.3) Mask-RCNN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,人体姿态估计等多种任务。对于实例分割来讲,就是在Faster-RCNN的基础上(分类+回归分支)增加了一个分支用于语义分割,其抽象结构如下图所示: ...
从上面可以知道,mask rcnn主要的贡献在于如下: 1. 强化的基础网络 通过ResNeXt-101+FPN 用作特征提取网络,达到 state-of-the-art 的效果。 2. ROIAlign解决Misalignment 的问题 3. Loss Function 细节描述 1. resnet +FPN 作者替换了在faster rcnn中使用的vgg网络,转而使用特征表达能力更强的残差网络。
首先是适用性强。Mask R-CNN 的框架非常通用灵活,只需要经过少量修改,便能够推广到很多的任务上。 其次是更好地利用不同任务的监督数据。图普科技工程师表示,「以前是检测任务只能利用检测的数据,分割任务只能利用到分割的数据,现在 Mask R-CNN 能同时用上检测,分割等数据,同时训练检测,分割等任务,」AI 科技评论...