在给定R-CNN框架的情况下,Mask R-CNN很容易实现和训练,这有助于广泛的灵活架构设计。另外,掩码分支只会增加一个小的计算开销,从而实现快速系统和快速实验。 原则上,Mask R-CNN是Faster R-CNN的直观扩展,但正确构建掩码分支对于获得良好的结果至关重要。最重要的是,Faster R-CNN并非设计用于网络输入和输出之间的...
Mask-R-CNN的关键元素:像素到像素的对齐(Fast/Faster-R-CNN除妖缺失部分)。一千的方法是费雷取决于mask预测,Mask-RCNN采用了和fast-RCNN一样的方式,使他们平行发生。 Mask-RCNN损失函数分成3部分: Lcls和Lbox与fast-RCNN中定义的一样,Lmask使mask分支上的损失函数,输出大小为Kmm,其编码分辨率为mm的K个二进制...
由于RoIAlign的存在,该模型比行二算法具有更好的性能。另一方面,比Mask RCNN低0.9分box AP。因此可知Mask R-CNN在box检测上的这种差距受益于多任务训练。 最后,注意到Mask R-CNN在其掩码和box AP之间存在一个小差距37.1(mask)和39.8(box)之间的2.7点。这表明所提出方法在很大程度上缩小了目标检测和实例分割...
这使得MASK-RCNN在物体边界和形状复杂的场景中表现更加准确。 多任务结合:MASK-RCNN不仅能够进行目标分类和边界框回归,还能生成每个目标的分割掩模。这种多任务结合使得算法能够同时满足目标检测和语义分割的需求。 网络结构高效:MASK-RCNN采用了共享特征提取网络,可以在提取特征的同时进行目标检测和分割。这种高效的网络...
但是传统的目标检测方法有如下几个问题:光线变化较快时,算法效果不好;缓慢运动和背景颜色一致时不能提取出特征像素点;时间复杂度高;抗噪性能差。因此,基于深度学习的目标检测方法得到了广泛应用,该框架包含有Faster R-CNN,Yolo,Mask R-CNN等,图1和图2分别显示的是基于PaddlePaddle深度学习框架训练的Faster R-CNN和...
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...
缺点: 5.Faster R-CNN(2015): Faster R-CNN = Fast R-CNN + RPN 如下图,有一个RPN(Region Proposal Network)网络(此时,Faster RCNN已经去除了Selective Search的方案), 在特征图上,找到候选区域后,先进行二分类和回归;如果是正例,进一步地,然后在网络末端进行20分类和回归(还是two-stage)。训练的时候,los...
Mask R-CNN是Faster R-CNN的扩展形式,能够有效地检测图像中的目标,同时还能为每个实例生成一个高质量的分割掩码(segmentation mask)。 它的构建方法是:在每个兴趣点(Region of Interest,RoI)上加一个用于预测分割掩码的分层,称为掩码层(mask branch),使该层并行于已有边界层和分类层(如下图所示)。
首先,我们简单回忆一下 Faster RCNN 的结构,看看如何针对它进行拓展。上面这个框架图中,虚线框内就是 Faster RCNN 的大致结构了。算法过程可以粗略分为以下几步: 将图片输入 CNN 中,得到 feature map; 用一个 RPN 网络在 feature map 提取出候选框(region proposals)。这一步对应 RPN 网络分支; ...
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这三种两阶段目标检测算法。通过源码、图表和实例,我们了解了它们的工作原理、优缺点以及实际...