结构2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。结构1要求Maks RCNN的backbone采用resnet结构,也即不使用FPN结构。目前来说,结构2采用FPN对检测小目标的效果会有较大的提升。
Mask R-CNN是一个实例分割(Instance segmentation)算法,主要是在目标检测的基础上再进行分割。Mask R-CNN算法主要是Faster R-CNN+FCN,更具体一点就是ResNeXt+RPN+RoI Align+Fast R-CNN+FCN,如下图所示。 Mask R-CNN的创新点有: 1 .Backbone:ResNeXt-101+FPN 2. RoI Align替换RoI Pooling Mask R-CNN算法步...
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,每条路径分别代表一个任务。 Mask...
Mask-RCNN 大体框架还是 Faster-RCNN 的框架,可以说在基础特征网络之后又加入了全连接的分割子网,由原来的两个任务(分类+回归)变为了三个任务(分类+回归+分割)。Mask R-CNN 是一个两阶段的框架,第一个阶段扫描图像并生成提议(proposals,即有可能包含一个目标的区域),第二阶段分类提议并生成边界框和掩码。 其中...
Mask R-CNN是一个实例分割(Instance segmentation)算法,可以用来做“目标检测”、“目标实例分割”、“目标关键点检测”。 实例分割(Instance segmentation)和语义分割(Semantic segmentation)区别与联系联系:语义分割和实例分割都是目标分割中的两个小的领域,都是用来对输入的图片做分割处理; ...
Mask RCNN是在Faster RCNN的基础上提出的,因此你需要对Faster RCNN的结构相当了解,Mask RCNN中又嵌入了FCN语义分割模块。 1. 总体网络结构 Mask RCNN的网络结构 主要分为两个部分,下图中黄框框住的部分为Faster RCNN结构,绿框框住的是一个FCN结构。也就是说,Mask RCNN是在Faster RCNN的基础上添加了一个FCN...
个人认为Mask RCNN的核心贡献有两点:①证明faster RCNN架构不仅仅局限于目标检测,对其稍加改进,就能应用于其它领域,并且可以取得非常不错的效果;②提出了ROI Align,用于取代ROI pooling,解决ROI pooling存在的近似问题。 2 Mask RCNN 相比faster RCNN,Mask RCNN只是多了个Mask支路,因此这里只对Mask支路进行介绍,有...
一、Faster RCNN Faster RCNN是两阶段的目标检测算法,包括阶段一的Region proposal以及阶段二的bounding box回归和分类。 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。
2. Fast R-CNN: https://arxiv.org/abs/1504.08083 3. Faster R-CNN: https://arxiv.org/abs/1506.01497 4. Mask R-CNN: https://arxiv.org/abs/1703.06870 2014 年：R-CNN - 首次将 CNN 用于目标检测 目标检测算法，比如 R-CNN，可分析图像并识别主要对象的位置和类别。受到多伦多大学 Hinton ...
使用Mask RCNN 进行实例分割 图像分割是基于像素将图像分割成不同的区域。Mask RCNN 是一种用于实例分割的模型,它是图像分割的一种子类型,可在对象边界中分离实例。它是在 Faster RCNN 的基础上进一步构建的。Faster RCNN 对每个对象都有两个输出,分别是类标签...