此外,对于Mask RCNN整理流程,图中的分支①和分支②部分论文给出了两种结构,如下图所示: 图Mask分支两种结构 结构2要求Mask RCNN的backbone使用FPN网络(特征金字塔网络),可以看出结构2中class、box分支和Mask分支不共用一个ROI层,这是为了保证mask分支拥有更多的细节信息。结构1要求Maks RCNN的backbone采用resnet结构,...
Faster R-CNN是一个多任务模型,它的输出包括预测的目标框,以及每个目标框的置信度。Mask R-CNN在Faster R-CNN的基础上,加多一个任务:实例分割。这个分割任务与边框回归、(置信度)分类回归并行。也就是在经过CNN特征提取、RPN候选框提取、ROI的固定size池化之后,输出到三条路径上,每条路径分别代表一个任务。 Mask...
首先我们来看看此时输入Mask分支的候选框来自哪里,通过图10你会发现,其不再和训练阶段一样由RPN网络提供,而是由Fast RCNN网络提供。我想这一部分也非常好理解,在预测阶段我们只需要一个最准确的候选框就好了,不再像训练阶段一样需要数据增强,所以直接从Fast RCNN网络中获得候选框即可,FPN中得到的候选框没有经过一...
1)输入图像; 2)将整张图片输入CNN,进行特征提取; 3)用FPN生成建议窗口(proposals),每张图片生成N个建议窗口; 4)把建议窗口映射到CNN的最后一层卷积feature map上; 5)通过RoI Align层使每个RoI生成固定尺寸的feature map; 6)最后利用全连接分类,边框,mask进行回归。 另一系统图: 首先对图片做检测,找出图像中的...
参考后续文章:『计算机视觉』Mask-RCNN_训练网络其二:train网络结构&损失函数 回到顶部 三、参考资料 Mask R-CNN Mask R-CNN详解 TensorFlow实战:Chapter-8上(Mask R-CNN介绍与实现) 开源代码: Tensorflow版本代码链接; Keras and TensorFlow版本代码链接; ...
先来概述一下 Mask-RCNN 的几个特点(来自于 Paper 的 Abstract): 1)在边框识别的基础上添加分支网络,用于 语义Mask 识别;2)训练简单,相对于 Faster 仅增加一个小的 Overhead,可以跑到 5FPS;3)可以方便的扩展到其他任务,比如人的姿态估计 等;4)不借助 Trick,在每个任务上,效果优于目前所有的 single-model...
如果mask_predictor没有传入(类初始化为空),则通过MaskRCNNPredictor方法构建一个mask_predictor,这里的mask_predictor_in_channels就是mask_head中输出的256通道数的特征矩阵,mask_dim_reduced是通过转置卷积将通道数调整为256,num_classes是分类类别个数。(2.3节)。 之后将参数传给父类FasterRCNN中,就会自动构建好...
一、Faster RCNN Faster RCNN是两阶段的目标检测算法,包括阶段一的Region proposal以及阶段二的bounding box回归和分类。 Faster RCNN使用CNN提取图像特征,然后使用region proposal network(RPN)去提取出ROI,然后使用ROI pooling将这些ROI全部变成固定尺寸,再喂给全连接层进行Bounding box回归和分类预测。
《Mask R-CNN》 进行实例分割,就是要在每一个像素上都表示出来目标所属的具体类别。 完成类别检测,图像分割和特征点定位。 1、解决的问题:在时间上对faster rcnn进行了优化,并且提高准确度,最关键的是在像素级别进行特征点定位达到了将各个对象的边缘确定的效果。
1.双阶段的 Mask R-CNN (2017.3) Mask-RCNN通过增加不同的分支可以完成目标分类,目标检测,语义分割,实例分割,人体姿态估计等多种任务。对于实例分割来讲,就是在Faster-RCNN的基础上(分类+回归分支)增加了一个分支用于语义分割,其抽象结构如下图所示: ...