Mask R-CNN RoI align 网络架构 实验 训练配置 推理配置 对比实验 消融实验 关键点检测 reference 摘要 基于Faster RCNN,做出如下改变: 添加了用于预测每个感兴趣区域(RoI)上的分割掩码分支,与用于分类和边界框回归的分支并行。mask分支是一个应用于每个RoI的FCN,以像素到像素的方式预测分割掩码,只增加了很小的计...
Faster-RCNN模型是目标检测领域一篇很牛逼的论文,它提出了一种名为RPN(Region Proposal Network)的网络结构,来提出候选框(bounding box),并以此替代传统方法(比如RCNN/Fast RCNN)中的Selective Search方法。解决了Fast RCNN算法没有实时性的问题。 这是Faster-RCNN的总体结构图。具体来说, ...
rcnn系列的分割是,先提出候选分割块,然后由Fast RCNN分类,分割优先于识别,这是缓慢和不准确的;另一个解决方案系列的实例分割是由语义分割的成功驱动的,从每像素分类结果(例如,FCN输出)开始,这些方法尝试将同一类别的像素分割为不同的实例;而本文的Mask RCNN基于实例优先策略。 3、RoiAlign Faster RCNN的RoiPoolin...
Mask R-CNN论文回顾 Mask R-CNN(简称MRCNN)是基于R-CNN系列、FPN、FCIS等工作之上的,MRCNN的思路很简洁:Faster R-CNN针对每个候选区域有两个输出:种类标签和bbox的偏移量。那么MRCNN就在Faster R-CNN的基础上通过增加一个分支进而再增加一个输出,即物体掩膜(object mask)。 先回顾一下Faster R-CNN, Faste...
近日,Facebook 人工智能研究部门(FAIR)发布了一篇题为《Mask R-CNN》的新论文,描述了一种简单、灵活和高效的通用目标分割框架。另外该团队还在论文中表示将会发布该框架的代码。机器之心在本文中对其进行了摘要介绍,论文原文请点击文末「阅读原文」查阅。
MaskR-CNN 再次,MaskR-CNN也来自FAIR何恺明团队,论文发表在ICCV2017。MaskR-CNN用于目标实例分割。简单来说,目标实例分割基本上就是对象检测,但不是使用边界框,它的任务是给出对象的精确分割图! TL;DR:如果你已经了解FasterR-CNN,那么MaskR-CNN就很好理解了,就是为分割增加另一个head(branch)。所以它有3个bran...
近日, FAIR部门的研究人员在这一领域又有了新的突破——他们提出一种目标实例分割(object instance segmentation)框架Mask R-CNN,该框架较传统方法操作更简单、更灵活。研究人员把实验成果《Mask R-CNN》发布在了arXiv上,并表示之后会开源相关代码。 以下为AI科技评论据论文内容进行的部分编译。
榜首：Fast R-CNN（Microsoft Research）由Ross Girshick团队提出，优化了对象检测的速度和准确度，RoI Pooling层是其亮点。第二：PReLU (Kaiming He)（微软研究院），何恺明等人提出带参数的ReLU，革新了激活函数。第三：Mask R-CNN（Facebook AI Research），何恺明团队的实例分割开创之作，荣获最佳论文...
我们遵循现有的快速/极速R-CNN的相关文章[12, 34, 27]设定了超参数。尽管这些关于对象检测的决策出于论文[12, 34, 27],但是我们发现我们的实例分割系统比它们的更具鲁棒性。 训练:正如在快速R-CNN中一样,如果RoI拥有的IoU所带的真实框至少为0.5,则其被认为是正的,否则它就为负。掩膜损失Lm...