我们先以下图来介绍一下Mask RCNN的整体流程。首先对于一张输入图片,我们先将其经过特征提取骨干网络得到特征图,然后将特征图送入RPN网络得到一系列候选框,接着利用刚刚得到的候选框,剪裁出候选框对应特征图的部分,然后送入ROI Align层「【大家先当成ROI Pooling即可,后文详细介绍】」获得尺寸一致的特征图,然后...
为了证明次网络的通用性,论文构造了多种不同结构的Mask R-CNN,具体为使用不同的Backbone网络以及是否将用于边框识别和Mask预测的上层网络分别应用于每个ROI。对于Backbone网络,Mask R-CNN基本使用了之前提出的架构,同时添加了一个全卷积的Mask(掩膜)预测分支。Figure3展示了两种典型的Mask R-CNN网络结构,左边的是采用...
因此maskrcnn采用了FPN(特征金字塔网络)的结构,来进行特征的融合。 我们首先介绍一下FPN的网络结构: FPN可以同时利用低层特征图的空间信息和高层特征图的语义信息,他的原理很简单,就是把分辨率较小的高层特征首先通过1×1卷积降维(减少计算量),然后上采样至前一个特征图的相同尺寸,再进行逐元素相加,就能得到融合后...
Faster R-CNN等方法为了提升检测速度,使用了单尺度的Feature Map(图2.b),但单尺度的特征图限制了模型的检测能力,尤其是训练集中覆盖率极低的样本(例如较大和较小样本)。不同于Faster R-CNN只使用最顶层的Feature Map,SSD[6]利用卷积网络的层次结构,从VGG的第conv4_3开始,通过网络的不同层得到了多尺度的Featu...
如果要说清楚MaskRCNN的工作原理,先从数据标注开始,知道如何制作数据集,对理解网络有帮助 一)、数据标注 利用labelImg和labelme的源码,整合成一套新的标注工具,同时支持矩形和多边形的绘制,界面如下图(从上到下,从左到右依次是:菜单栏、工具箱、文件列表展示区、主图绘制区、标签展示区、状态栏): ...
在我们的 Mask R-CNN 实现中使用的是 ResNet101+FPN 主干网络。 代码提示:FPN 在 MaskRCNN.build() 中创建,位于构建 ResNet 的部分之后。FPN 引入了额外的复杂度:在 FPN 中第二个金字塔拥有一个包含每一级特征的特征图,而不是标准主干中的单个主干特征图(即第一个金字塔中的最高层)。选用哪一级的特征是...
最近又开始看了一点detectron2框架中的maskrcnn,因此我这里回忆记录一下maskrcnn的基本原理。 一、基础网络架构 以上两个结构图就非常清晰地展示了maskrcnn网络模型的大致情况! 一、backbone Backbone采用的是ResNet-50或者ResNet-101,作为特征提取器提取特征,我们将输入图像(大小为 ...
和Mask-RCNN相比,关键点检测就是将Mask分支变成heatmap回归分支,需要注意的是最后的输出是 m × m m\times m m×m形式的softmax, 不再是sigmoid,论文提到这有利于单独一个点的检测,并且最后的Mask分辨率是 56 × 56 56\times 56 56×56,不再是...
Mask R-CNN原理 Mask R-CNN是以Faster R-CNN为基础的工作,它的目标检测部分的结构与Faster R-CNN完全相同,细节上在于ROI Heads中的特征图resize操作,Mask R-CNN换成了RoIAlign,而不是使用Faster R-CNN的RoI Pooling 。 根据Faster R-CNN的结构,RPN进行区域建议输出后,会在最后一层的feature map上crop出不同...
Mask R-CNN的工作原理 在构建Mask R-CNN模型之前,我们首先来了解一下它的工作机制。 事实上,Mask R-CNN是Faster R-CNN和FCN的结合,前者负责物体检测(分类标签+窗口),后者负责确定目标轮廓。如下图所示: 它的概念很简单:对于每个目标对象,Faster R-CNN都有两个输出,一是分类标签,二是候选窗口;为了分割目标像...