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...
Faster R-CNN 上图是以VGG16为骨干网络的Faster R-CNN模型的网络结构,再进一步的观察4个部分的模型细节: (1)骨干卷积网络层(conv layers):首先预处理将尺寸为P*Q的图像转变为M*N的图像,然后将此图像送入骨干网络提取特征,骨干网络包含了13个conv层+13个relu层+4个pooling层(卷积层和池化层的设置可根据选用...
RPN提出于Faster,所以参考之前的文章:『计算机视觉』经典RCNN_其一:从RCNN到Faster-RCNN ROI align 和 ROI pooling 的不同 各部分损失函数选用的什么函数 参考后续文章:『计算机视觉』Mask-RCNN_训练网络其二:train网络结构&损失函数 回到顶部 三、参考资料 Mask R-CNN Mask R-CNN详解 TensorFlow实战:Chapter-8上...
要理解Mask R-CNN,只有先理解Faster R-CNN。因此,笔者根据Faster R-CNN的架构(Faster R-CNN的ZF model的train.prototxt),画了一个结构图,如下所示: 如上图所示,Faster R-CNN的结构主要分为三大部分,第一部分是共享的卷积层-backbone,第二部分是候选区域生成网络-RPN,第三部分是对候选区域进行分类的网络-class...
头部网络,包括边界框识别(分类和回归)+mask预测。头部结构见下图: 五、ROI Align 实际上,Mask RCNN中还有一个很重要的改进,就是ROIAlign。Faster R-CNN存在的问题是:特征图与原始图像是不对准的(mis-alignment),所以会影响检测精度。而Mask R-CNN提出了RoIAlign的方法来取代ROI pooling,RoIAlign可以保留大致的空...
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。 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。
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。 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。
2.2 MaskRCNN Class 1 各部分代码之间关系梳理 目前已经在解析(一)完成 Resnet Graph、RPN、Proposal Layer 的代码解析,在解析(二)中完成 ROIAlign Layer、Detection Target Layer 的解析。接下来要解析Feature Pyramid Network Heads和MaskRCNN Class。这些模块之间的关系: ...
Mask RCNN的构建很简单,只是在ROI pooling(实际上用到的是ROIAlign,后面会讲到)之后添加卷积层,进行mask预测的任务。 Mask RCNN网络结构总结: 1、Backbone:ResNet-FPN,用于特征提取,另外,ResNet还可以是:ResNet-50,ResNet-101,ResNeXt-50,ResNeXt-101; ...
至于后续的YOLCAT++,则主要是加入了mask rescoring的概念和DCN结构,进一步提升精度。(1)参考Mask Scoring RCNN,添加fast mask re-scoring分支,更好地评价实例mask的好坏;(2)Backbone网络中引入可变形卷积DCN;(3)优化了Prediction Head中的anchor设计。 2.4 PolarMask(2019.10) ...