属于RCNN这一系列的算法,融合多种算法的思想,这里对Mask RCNN从源代码进行解析,主要从前向传播和后向传播,分两部分进行介绍,主要以数据的流动为主线,分析流程图和核心函数。这里以COCO数据集为例。 1.config.py #配置基类 #不要直接使用这个类。继承该类并重写需要改变的配置属性。 class Config(object): """...
如上图所示,通过Fast R-CNN分支,我们能够得到最终预测的目标边界框信息以及类别信息。接着将目标边界框信息提供给Mask分支就能预测得到该目标的logits信息,再根据Fast R-CNN分支提供的类别信息将logits中对应该类别的Mask信息提取出来,即针对该目标预测的Mask信息(shape为28x28,由于通过sigmoid激活函数,数值都在0到1之...
本文将主要根据model.py的内容进行,此过程中调用了别的代码时,也会对被调用的解析。 2 model.py 的结构 model.py 特别长,可根据内容划分成如下块: 接下来将按照 Resnet Graph → RPN → Proposal Layer → ROIAlign Layer → Detection Target Layer → Feature Pyramid Network Heads → MaskRCNN Class 的...
解析的该代码粗略估计有5000-6000行,相对于python来说代码量还是很庞大的。好在该代码封装的很好,没有冗余的结构,整体逻辑非常清晰,只要有耐心,还是能看懂的。 下面这张图是MaskRCNN算法结构图: 下面这张图是我根据代码画出来的(class MaskRCNN())代码逻辑结构图,有些地方确实不太好用简洁的方式表示,只把它当...
Facebook(Mask R-CNN的作者He Kaiming等人目前在Facebook)的实现在这里。但是这是用Caffe2实现的,本书没有介绍这个框架,因此我们介绍Tensorflow和Keras的版本实现的版本。但是建议有兴趣的读者也可以尝试一下Facebook提供的代码。 安装 git clone https://github.com/matterport/Mask_RCNN.git ...
mask-rcnn代码解读(八):数据完整准备代码 关于mask-rcnn 网络模型resnet101或resnet50的结构,相信很多读者都能理解,或许还会觉得这一部分源码解读较为容易。而之后原始数据的处理及rpn网络之后的数据处理较难,为此本文解决前者问题。主要处理问题如下: 1.给定原始图片大小,如何处理成模型训练的图片尺寸及处理对应的...
论文地址:Mask R-CNN 源代码:matterport - github 代码源于matterport的工作组,可以在github上fork它们组的工作。 软件必备 复现的Mask R-CNN是基于Python3,Keras,TensorFlow。 Python 3.4+ TensorFlow 1.3+ Keras 2.0.8+ Jupyter Notebook Numpy, skimage, scipy ...
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),第二阶段分类提议并生成边界框和掩码。
本文详细介绍在只有样本图片数据时,如果建立Mask Rcnn目标分割训练数据集的步骤。过程中用到的所有代码均已提供。 一、制作自己的数据集 1、labelme安装 自己的数据和上面数据的区别就在于没有.json标签文件,所以训练自己的数据关键步骤就是获取标签文件,制作标签需要用到labelme软件。我们在当前虚拟环境下直接安装: ...