x86_options = pplnn.X86EngineOptions() x86_engine = pplnn.X86EngineFactory.Create(x86_options) engines.append(pplnn.Engine(x86_engine)) # 2.create runtimebuilder runtime_builder = pplnn.OnnxRuntimeBuilderFactory.CreateFromFile("mask_rcnn.onnx", engines) if not runtime_builder: logging.er...
https://github.com/matterport/Mask_RCNN/github.com/matterport/Mask_RCNN/ model zoo在这里 参考 2. FPN 2.1 FPN层特征提取 基本思想 将多个阶段的特征图融合在一起,就相当于既有了高层的语义特征, 也有了低层的轮廓特征 融合时采用的是加法, 相加时需要保证特征图的个数时一样的,所以需要 1*1卷积...
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。 易于使用:整个Mask R-CNN算法非常的灵活,可以用来完成多种任务,包括目标分类、目标检测、语义分割、实例分割、人体姿态识别...
class MaskRCNNHeads(nn.Sequential): def __init__(self, in_channels, layers, dilation): """ Args: in_channels (int): number of input channels layers (tuple): feature dimensions of each FCN layer dilation (int): dilation rate of kernel """ d = OrderedDict() next_feature = in_channel...
maskrcnn实例分割实战 maskrcnn参数 模型结构 1、 FPN结构 在文档模型的输入与数据加载中,解析了模型的输入,并详细解析了模型是如何通过labelme标注的数据来生成这些输入。解析完模型输入之后,接下来便是FPN网络,即特征金字塔网络。 特征金字塔网络主要用于提取特征。通常的卷积网络是不断地堆叠卷积层然后利用最后一个...
在我们开始训练自己的Mask R-CNN模型前,首先来搞清楚这个名称的含义。我们从右到左来介绍。 “NN”就是指神经网络,这一概念受到了对生物神经元是如何工作的想象的启发。神经网络是连接到一起的神经元的容器,每个神经元根据其输入和内部参数输出信号。当我们训练神经网络时,我们调整神经元的内部参数,以便得到符合期望...
一、RPN锚框信息生成 上文的最后,我们生成了用于计算锚框信息的特征(源代码在inference模式中不进行锚框生成,而是外部生成好feed进网络,training模式下在向前传播时直接生成锚框,不过实际上没什么区别,锚框生成的讲解见『计算机视觉』Mask-RCNN_锚框生成): 接下来,
上一节把握了一下Mask RCNN项目的整体逻辑,这一节主要从TensorFlow和Keras的交互以及Mask RCNN的网络结构入手来分析一下。 1. TensorFlow和Keras的交互说明 相信熟悉Keras的同学都经常看到这行代码: import keras.backend as K 如果Keras的后端是基于TensorFlow的,那么这个K就是Tensorflow了,那么自然会想一个问题,为什...
接下来，构造并运行 runtime。OpenPPL 推理架构支持 x86 和 CUDA，选择 x86 或 CUDA 进行运行。最后，将网络的输出画到原图上。至此，使用 OpenPPL 完成了一个简单的目标检测推理任务。完整代码及示例可在「ppl.nn demo 示例」中获取。欢迎关注我们的开源项目，交流 QQ 群号为 627853444，入群密令为 ...
人体关键点检测的Mask R-CNN 网络模型改进研究 宋 玲，夏智敏 广西大学计算机与电子信息学院，南宁530004 摘 要：由于在现有的人体关键点检测问题中，深度学习解决方案采用的掩膜区域卷积神经网络Mask R-CNN 存在 参数量大导致计算成本过高、迭代次数多导致训练时间过长等问题，提出了一种基于重组通道网络ShuffleNet ...