Mask R-CNN是2017年ICCV的best paper,它是一个一石多鸟的多任务网络模型,可以实现目标检测、目标分类和像素级目标分割,因为我们主讲目标检测,所以本文只针目标检测部分做分析。 由于Mask R-CNN是在Faster R-CNN的基础上进行改进的,所以强烈建议大家先看懂Faster R-CNN(Jacqueline:【目标检测】Faster R-CNN)再看Ma...
二、Network Architecture 整个的网络结构包含两部分,一部分是backbone用来提取特征,另一部分是head用来对每一个ROI进行分类、框回归和mask预测。 为了产生对应的Mask,文中提出了两种架构,即左边的Faster R-CNN/ResNet和右边的Faster R-CNN/FPN,如下图所示。 对于左边的架构,我们的backbone使用的是预训练好的ResNet,...
1.Head Architecture 图12Head Architecture 如上图所示,为了产生对应的Mask,文中提出了两种架构,即左边的Faster R-CNN/ResNet和右边的Faster R-CNN/FPN。对于左边的架构,我们的backbone使用的是预训练好的ResNet,使用了ResNet倒数第4层的网络。输入的ROI首先获得7x7x1024的ROI feature,然后将其升维到2048个通道(...
除此之外,我们可以更换不同的backbone architecture和Head Architecture来获得不同性能的结果 实现思路 简单直观:整个Mask R-CNN算法的思路很简单,就是在原始Faster-rcnn算法的基础上面增加了FCN来产生对应的MASK分支。即Faster-rcnn + FCN,更细致的是 RPN + ROIAlign + Fast-rcnn + FCN。 Mask R-CNN的创新点 ...
Network Architecture:为了证明我们方法的通用性,我们将Mask R-CNN与多种框架建立联系。为清楚起见,我们这样区分:(i)用于整个图像上的特征提取为卷积$backbone$架构,(ii)用于边界框识别(分类和回归)的网络为$head$和单独应用于每个RoI的掩码预测。 我们使用命名法$network-depth-features$来表示$backbone$架构。我们评...
RCNN Architecture 大致过程: 首先输入一张图片,经过Selective Rearch 进行选择性搜索,选出感兴趣的区域,经过ROI的回归校正,resize成为固定的尺寸大小,在经过CNN,生成Feature Map,再经过两个全连接层后进行,分类和回归。 Bounding Box Regression:对偏移的边界框进行校正。
网络架构(Network Architecture):为了证明Mast R-CNN的普遍性,我们将Mask R-CNN的多个构架实例化,为了区分不同的架构,文中展示了卷积的主干架构(backbone architecture),该架构用于提取整张图片的特征;头架构(headarchitecture),用于边框识别(分类和回归)以及每个RoI的掩码预测。
网络架构(Network Architecture):为了证明Mast R-CNN的普遍性,我们将Mask R-CNN的多个构架实例化,为了区分不同的架构,文中展示了卷积的主干架构(backbone architecture),该架构用于提取整张图片的特征;头架构(headarchitecture),用于边框识别(分类和回归)以及每个RoI的掩码预测。
Mask R-CNN是何凯明大神最近的新作。Mask R-CNN是一种在有效检测目标的同时输出高质量的实例分割mask。是对faster r-cnn的扩展,与bbox识别并行的增加一个预测分割mask的分支。Mask R-CNN 可以应用到人体姿势识别。并且在实例分割、目标检测、人体关键点检测三个任务都取得了现在最好的效果。
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: 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...