Faster R-CNN Mask R-CNN RoI align 网络架构 实验 训练配置 推理配置 对比实验 消融实验 关键点检测 reference 摘要 基于Faster RCNN,做出如下改变: 添加了用于预测每个感兴趣区域(RoI)上的分割掩码分支,与用于分类和边界框回归的分支并行。mask分支是一个应用于每个RoI的FCN,以像素到像素的方式预测分割掩码,只...
由于在Mask RCNN中我们还有一个分类和回归分支来预测类别和边界框,因此我们可以利用分类分支的预测类别直接提取出对应的Mask,这样就消除了不同类别间的竞争关系。作者也通过实验证明了这种解耦的方式可以提高检测精度,如下图所示: 图7 解耦前后精度对比 这里不知道大家听懂了没有,没听懂也没关系,在下文介绍损失函数的...
Mask R-CNN算法步骤如下:(1)输入一张图片,进行数据预处理(尺寸,归一化等等);(2)将处理好的图片传入预训练的神经网络中(例如,ResNet)以获得相应的feature map;(3)通过feature map中的每一点设定ROI,获得多个ROI候选框;(4)对这些多个ROI候选框送到RPN中进行二值分类(前景或后景)和BB回归(Bounding-box regres...
图2:Mask R-CNN在 COCO 测试集上的测试结果。结果显示,Mask R-CNN能用 ResNet-101,在 5 fps 的度下实现 35.7 的 mask AP。图上不同的颜色表示不同的掩码,另外也给出的边界框、类别和置信度。 图3:顶端架构:我们延展了两个已有的 Faster R-CNN 头 [14,21]。左图和右图分别展示了 ResNet C4 和 F...
图5. 网络头结构 最后,整个Mask RCNN网络结构包含两部分,一部分是backbone用来提取特征(上文提到的采用ResNet-50或者ResNet-101作为特征提取器提取特征),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...
边界框头:一个完全连接的网络,采用 RoI 特征并执行对象分类和边界框回归以细化初始区域提议。 Mask Head:一个小型卷积网络,采用 RoI 特征并预测每个对象的二进制掩码,在像素级别对对象进行分割。 这些组件的集成使 Mask R-CNN 能够有效检测物体并生成高质量的分割蒙版,使其成为执行详细而准确的实例分割任务的强大工...
导读:自从将卷积神经网络引入了目标检测领域后,从rcnn到fast-rcnn,然后到end-to-end的faster-rcnn,除了yolo一枝独秀外,基本垄断了整个目标检测领域;而何凯明的resnet基本成了整个图像分类算法的巅峰。这一次,他们强强联手准备狙击实例分割(instance segmentation)了。
Fast R-CNN 以前的目标检测算法,即 R-CNN 通常分别学习定位和分类阶段,这使得训练成本更高。此外,这些算法在测试时非常慢,阻碍了实时应用程序。 Fast R-CNN 联合学习检测对象的空间位置并对它们进行分类。 R-CNN 很慢,因为对每个对象提议都进行了前向传递。虽然 SPP-Nets 确实解决了这个问题并在测试时将 R-CN...
将预测头部(在Fast R-CNN中是分类和回归)与所有层的RoI连接。不论是哪一层的头部都是共享参数的。对于ResNet的 已经用于构建特征金字塔了,所以只需要从RoI池化层获取7×7的特征,在分类和回归之前直接与两个全连接层(1024d)相连(每个后面都有ReLU激活函数)。这两个全连接层是随机初始化的,因为在ResNet中没有...
图5. 网络头结构 最后,整个Mask RCNN网络结构包含两部分,一部分是backbone用来提取特征(上文提到的采用ResNet-50或者ResNet-101作为特征提取器提取特征),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...