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...
结构:ResNet101+FPN 代码:TensorFlow+ Keras(Python) 代码中将Resnet101网络,分成5个stage,记为[C1,C2,C3,C4,C5];这里的5个阶段分别对应着5中不同尺度的feature map输出,用来建立FPN网络的特征金字塔(feature pyramid). 先通过两张MaskRCNN整体网络结构图,再附带一张绘制了stage1和stage2的层次结构图(stage3到...
在RPN后面,增加了采用FCN结构的mask分割分支 网络结构如下图所示: 可以看出,Mask RCNN 是一种先检测物体,再分割的思路,简单直接,在建模上也更有利于网络的学习。 骨干网络 FPN 卷积网络的一个重要特征:深层网络容易响应语义特征,浅层网络容易响应图像特征。Mask RCNN的使用了ResNet和FPN结合的网络作为特征提取器。
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】 ...
网络结构如下图所示: 可以看出,Mask RCNN 是一种先检测物体,再分割的思路,简单直接,在建模上也更有利于网络的学习。 骨干网络 FPN 卷积网络的一个重要特征:深层网络容易响应语义特征,浅层网络容易响应图像特征。Mask RCNN的使用了ResNet和FPN结合的网络作为特征提取器。
图1:Mask R-CNN框架图 如图1所示,Mask R-CNN分成两步: 使用RPN网络产生候选区域; 分类,bounding box,掩码预测的多任务损失。 在Fast R-CNN的解析文章中,我们介绍Fast R-CNN采用ROI池化来处理候选区域尺寸不同的问题。但是对于语义分割任务来说,一个非常重要的要求便是特征层和输入层像素的一对一,ROI池化显然...
Mask R-CNN 图1 Mask R-CNN框架 我们的方法是通过增加应用在每一个RoI上预测分割掩膜的分支从Faster R-CNN扩展而来,该分支与已存在的分类分支和边界框回归分支保持平行(如图1所示),我们称该方法为Mask R-CNN。Mask分支是一个应用在每一个RoI上的小全卷积网络(FCN),以像素到像素的方式来预测分割掩膜。Mask R...
网络头结构如下图: 网络头结构 5. Implementation Details Training 和Faster R-CNN一样,IOU超过0.5的ROI被视为正例反之视为负例。mask loss只在正例上定义。mask target 是ROI和GT mask的交集。图像被resize到短边800。每个mini-batch 2幅图像,每幅图像采样N个ROI,正负样本比例1:3。N是64对于Resnet主干,512...
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;为了分割目标像素,我们可以在前两个输出的基础上增加第三个输出——指示对象在窗口中像素位置的二进制...
PANet 是基于Mask R-CNN进行改进后的网络,改进的三个点分别为: 原始Mask R-CNN 没有很好地利用低层信息。高层的 Feature maps 关注物体整体,低层的 Feature maps 关注物体的纹理图案。使用低层的信息可以对物体进行更好地定位。对此 PANet 增加了 Bottom-up Path Augmentation...