Mask R-CNN(Mask Region-based Convolutional Neural Network)是一种用于目标检测和实例分割的深度学习模型,它是 Faster R-CNN 的扩展,同时可以生成目标的二进制掩码(mask),因此可以实现精确的实例分割。 \1. 骨干网络:Mask R-CNN通常使用骨干网络(如 ResNet)来提取图像特征。这些特征用于目标检测和分割任务。 \2...
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...
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,核心代码如下: ifcallable...
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。 这里只是简单地介绍了Faster RCNN前向预测的过程,但Faster RCNN本身的细节非常多,比一阶段的算法复杂度高不少,并非三言两语能说得清。
一. Mask-RCNN 介绍 上篇文章介绍了 FCN,这篇文章引入个新的概念 Mask-RCNN,看着比较好理解哈,就是在 RCNN 的基础上添加 Mask。 Mask-RCNN 来自于年轻有为的 Kaiming 大神,通过在 Faster-RCNN 的基础上添加一个分支网络,在实现目标检测的同时,把目标像素分割出来。
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。
1.Mask R-CNN简介 1.1.模型概述 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...
在深度学习和计算机视觉领域,R-CNN系列网络结构已成为目标检测任务的主流方法之一。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...
之前介绍了 R-CNN Fast R-CNN Faster R-CNN,这是本系列的第四篇Mask R-CNN Mask R-CNN是何凯明在Faster R-CNN基础上加入一个新分支,集Object Detection 和 Instance Segmentation于一体的新网络。该网络在进行目标检测的同时完成了高质量的实例分割。
Mask R-CNN是在Faster R-CNN网络层结构中引入了掩码分支,掩码分支是一个卷积网络,取 ROI 分类器选择的正区域为输入,并生成它们的掩码。其生成的掩码是低分辨率的:28x28 像素。但它们是由浮点数表示的软掩码,相对于二进制掩码有更多的细节。掩码的小尺寸属性有助于保持掩码分支网络的轻量性。