作为进一步的比较,训练了一个没有Mask分支的Mask R-CNN,在上图中用“Faster R-CNN,RoIAlign”表示。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...
研究人员进行了一系列实验来分析Mask R-CNN的运行效果。例如,把Mask R-CNN放在 COCO 测试集上进行测试、对比多项掩码和单项掩码(Multinomial vs. Independent Masks)、对比Class-Specific 和Class-Agnostic Masks、对比RoIAlign和RoIWarp等。以下是论文中出现的部分实验图和表格: 图2:Mask R-CNN在 COCO 测试集上的...
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可以精准的完成语义分割的功能,这两个算法都是对应领域中的经典之作。Mask R-CNN比Faster-rcnn复杂,但是最终仍然可以达到5fps的速度,这和原始的Faster-rcnn的速...
Mask R-CNN论文回顾 Mask R-CNN(简称MRCNN)是基于R-CNN系列、FPN、FCIS等工作之上的,MRCNN的思路很简洁:Faster R-CNN针对每个候选区域有两个输出:种类标签和bbox的偏移量。那么MRCNN就在Faster R-CNN的基础上通过增加一个分支进而再增加一个输出,即物体掩膜(object mask)。 先回顾一下Faster R-CNN, Faste...
Mask R-CNN | PaperReading少卿专场回顾 今天讨论的论文,名叫Mask R-CNN,是图像识别方向最近引起较多关注的论文之一。 首先,需要highlight的是这篇论文用一种相对简单的方式进行了图像识别中的三个重要任务并都取得了目前最好的结果,为之后的研究工作提供了一个很好的baseline,这也是学术界和工业界对其关注的原因...
Mask R-CNN源于2018年被收录在cs.CV上的论文《Mask R-CNN》,也是何恺明团队作品,它是目前实例分割的主流算法。 Mask R-CNN指的是在检测出图片中物体的同时为每一实例产生高质量的分割掩码(segmentation mask),算法基于Faster R-CNN,在其中添加了实例掩码功能。它只增加很小的开销,速度可达5帧每秒,还延伸出关键...
本文在上述研究的基础上,结合卫星帆板中爆炸螺栓的结构特征,提出了一种基于注意力机制的Mask R-CNN语义分割优化算法,在改进模型中完成对爆炸螺栓的语义分割,并与原Mask R-CNN的网络模型进行性能对比,改进后模型优势显著。 本文详细内容请下载: https://www.chinaaet.com/resource/share/2000006182 ...
整个MaskR-CNN算法的思路很简单,就是在原始Faster-rcnn算法的基础上面增加了FCN来产生对应的MASK分支。 对于RPN前面的CNN网络,由VGG换成了ResNeXt-101(深度残差网络)。同时,对于ROIPooling中存在的像素偏差问题, 提出了ROIAlign策略来解决。即Faster-rcnn+FCN,或者说是RPN+ROIAlign+Fast-rcnn+FCN。
title: Mask R-CNN论文阅读笔记 date: 2019-06-04 11:36:32 tags: instance segmentation paper 参考资料如下: Mask RCNN & ROI Align介绍 评价指标 评价指标zhihu中文 coco官方评价说明 Abstract Introduction Related Work Mask R-CNN 在Faster R-CNN的二分支预测基础上,加上第三个预测分支:预测一个mask。关...
Mask R-CNN | PaperReading少卿专场回顾 今天讨论的论文,名叫Mask R-CNN,是图像识别方向最近引起较多关注的论文之一。 首先,需要highlight的是这篇论文用一种相对简单的方式进行了图像识别中的三个重要任务并都取得了目前最好的结果,为之后的研究工作提供了一个很好的baseline,这也是学术界和工业界对其关注的原因...