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。 其中...
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...
mask-rcnn网络结构 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。 FPN的代码出现在./mrcnn/model.py中,核心...
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 ● 技术要点1 – 强化的基础网络通过 ResNeXt-101+F...
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...
Mask R-CNN 网络结构 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。
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作为特征提取的backbone具有更高的精度和更快的运行速度,所以实际工作时大多采用右图的完全并行的mask/分类回归...
摘要: Mask RCNN可以看做是一个通用实例分割架构。 Mask RCNN以Faster RCNN原型,增加了一个分支用于分割任务。 Mask RCNN比Faster RCNN速度慢一些,达到了5fps。 可用于人的姿态估计等其他任务; 1、Introduction 实例分割不仅要正确的找到图像
从最初的R-CNN到最新的Mask R-CNN,这些网络结构在准确性和效率方面不断取得突破。本文将逐一解析这些网络结构的关键特点和工作原理,并探讨它们的实际应用。 R-CNN:开启目标检测新时代 R-CNN(Regional Convolutional Neural Networks)是R-CNN系列中的开创性工作,它首次将深度学习应用于目标检测任务。R-CNN使用选择性...
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: ...