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的骨干网络切换)...
可以看出我们图4中的结构采用的是图8的结构2,这种结构要求Mask RCNN的backbone使用FPN网络(特征金字塔网络),可以看出结构2中class、box分支和Mask分支不共用一个ROI层,这是为了保证mask分支拥有更多的细节信息。图8的结构1要求Maks RCNN的backbone采用resnet结构,也即不使用FPN结构。其实我倒是认为这两种结构差的不...
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。 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。 FPN的代码出现在./mrcnn/model.py中,核...
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(Mask R-CNN介绍与实现) 开源代码: Tensorflow版本代码链接; Keras and TensorFlow版本代码链接; ...
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...
FPN结构中包括自下而上,自上而下和横向连接三个部分,如下图所示。这种结构可以将各个层级的特征进行融合,使其同时具有强语义信息和强空间信息,在特征学习中算是一把利器了。 FPN实际上是一种通用架构,可以结合各种骨架网络使用,比如VGG,ResNet等。Mask RCNN文章中使用了ResNNet-FPN网络结构。如下图: ...
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。 论文下载:Mask R-CNN部分翻译 代码下载:【Github】 Mask-RCNN 的网络结构示意(在作者原图基础上修改了一下): 假设大家对 Faster 已经很熟悉了,不熟悉的同学建议先看下之前的...
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...
下面我们就开始介绍Mask R-CNN,首先是Mask R-CNN整体的结构 这张图可能不是很具体,那再看看下面这张图。 和Faster R-CNN整体相似,只是将Faster R-CNN中的RoI Pooling 替换成了RoI Align 并加了一个mask branch。 Mask R-CNN有以下几个贡献: 替换卷积backbone ...