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...
Mask RCNN继承自Faster RCNN主要有三个改进: feature map的提取采用了FPN的多尺度特征网络 ROI Pooling改进为ROI Align 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...
MaskRCNN网络结构细化图(可放大看): stage1和stage2层次结构图: 结合MaskRCNN网络结构图,注重点出以下几点: 1) 虽然事先将ResNet网络分为5个stage,但是,并没有利用其中的Stage1即P1的特征,官方的说法是因为P1对应的feature map比较大计算耗时所以弃用;相反,在Stage5即P5的基础上进行了下采样得到P6,故,利用了...
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,左边的是采用或者做网络的backbone提取特征,右边的网络采用FPN网络做Backbone提取特征,这两个网络的介绍均在公众号的往期文章中可以找到,最终作者发现使用ResNet-FPN作为特征...
鉴于 Faster R-CNN 框架,Mask R-CNN 易于实现和训练,这有助于广泛的灵活架构设计。此外,掩码分支仅增加了少量计算开销,从而实现了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 mask 分支对于获得良好结果至关重要。最重要的是,Faster R-CNN 并不是为网络输入和输出之间的...
图中灰色部分是 原来的 RCNN 结合 ResNet or FPN 的网络,下面黑色部分为新添加的并联 Mask层,这个图本身与上面的图也没有什么区别,旨在说明作者所提出的Mask RCNN 方法的泛化适应能力 – 可以和多种 RCNN框架结合,表现都不错。 三. Mask-RCNN 技术要点 ...
1 总结架构与主要思想 总体架构 Mask-RCNN 大体框架还是 Faster-RCNN 的框架,可以说在基础特征网络之后又加入了全连接的分割子网,由原来的两个任务(分类+回归)变为了三个任务(分类+回归+分割)。Mask R-CNN 是一个两阶段的框架,第一个阶段扫描图像并生成提议(proposals,即有可能包含一个目标的区域),第二阶段分...
Mask R-CNN网络详解 检测头结构 第二阶段是从Rol处理之后的特征图进行检测/分割,作者在这部分讨论了两种不同的检测头结构,如下图所示: 下图左边是不带FPN结构的Mask分支,右侧是带有FPN结构的Mask分支(灰色部分为原Faster R-CNN预测box, class信息的分支,白色部分为Mask分支) ...
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...