Mask RCNN的预测过程 Mask-RCNN总结 参考资料 Mask R-CNN网络框架 从图中可以看到,Mask R-CNN网络是在Faster R-CNN网络的基础上演变而来的,具体变化点主要有2个: (1)将RoI池化层优化为了ROI Align层; (2)在最后的分类器和回归器的基础上添加了全卷积层(Fully Convolutiona Nets,FCN),该结构输出了Mask。
mask分支是一个应用于每个RoI的FCN,以像素到像素的方式预测分割掩码,只增加了很小的计算开销,实现了实时分割 Faster R-CNN不是为网络输入和输出之间的像素到像素对齐而设计的。在RoIPool为特征提取执行粗空间量化过程中,出现特征错位会四舍五入强迫RoI对齐图像特征,这会对后续分支产生计算误差。为解决RoIPool带来的...
上表显示了边界框对象检测的结果,其中 Mask R-CNN 优于更快的 R-CNN。 Faster R-CNN,RoIAlgin 显示了在训练期间未使用掩码损失时的结果。结果表明,在使用掩码预测目标进行训练时,对象检测管道可以学习到更通用、更丰富的特征。 概括 通过引入掩码分支,提出了基于 Faster R-CNN 的实例分割的通用框架。 通过解决...
使用ResNet-FPN主干架构的Mask R-CNN进行特征提取,可以在精度和速度方面获得极大的提升。有关FPN的更多细节,读者可以参考[21]。 对于上层网络,我们基本遵循了以前论文中提出的架构,我们添加了一个全卷积的掩模预测分支。具体来说,我们扩展了ResNet [14]和FPN[21]中提出的Faster R-CNN的上层网络。详情见下图(图3...
目标检测R-CNN模型 首先从输入图像中选取若干个提议区域(锚框是选取方式的一种),并标注它们的类别和边界框(如偏移量)。然后用卷积神经网络来对每个提议区域(锚框)进行前向传播以抽取特征。最后用每个提议区域的特征来预测类别和边界框。 完整R-CNN结构
FasterRCNN存在的一个大问题是分割后的图像分辨率低,特征图和原始图像是不对准的,影响精度。 因此,MaskRCNN主要对FasterRCNN的更改是 1)“ROIPool”更换为“ROIAlign”。将mask acc精度提升10%-50%。 2)解耦掩模和分类预测。在没有类间竞争的情况下,为每个类独立地预测二进制掩膜,并依赖于网路的ROI分类分支...
_maskrcnn([x]) # 定义关键点预测函数 def _predict_keypoints(self, x): # 被包含部分不进行梯度计算 with torch.no_grad(): # 返回值:将 tensor 格式 image 传入关键点预测模型 return self._keypointrcnn([x]) # 定义预测框预测函数 def _predict_boxes(self, x): # 被包含部分不进行梯度计算 ...
YOLACT将掩模分支添加到现有的一阶段(one-stage)目标检测模型,其方式与Mask R-CNN对 Faster-CNN 操作相同,但没有明确的定位步骤。 YOLACT将实例分割任务拆分成两个并行的子任务:(1)通过一个Protonet网络, 为每张图片生成 k 个 原型mask;(2)对每个实例,预测k个的线性组合系数(Mask Coefficients)。最后通过线性组...
Mask 分支是一个小FCN应用于每一个RoI,预测分割掩盖pixel-to-pixel的方式。Mask R-CNN是简单的实现和训练,因为Faster R-CNN框架,这有利于广泛的灵活的架构设计。此外,掩码分支只增加了很小的计算开销,支持快速系统和快速实验。 原则上,Mask R-CNN是Faster R-CNN的一个直观扩展,但是正确地构造掩码分支对于获得...
maskrcnn计数 maskrcnn解读 mask-rcnn Mask RCNN沿用了Faster RCNN的思想,特征提取采用ResNet-FPN的架构,另外多加了一个Mask预测分支,ResNet-FPN+Fast RCNN+Mask,实际上就是Mask RCNN。 Faster RCNN本身的细节非常多。如果对Faster RCNN算法不熟悉,想了解更多的可以看这篇文章:一文读懂Faster RCNN,这是我...