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 R-CNN的分割任务是在RoI上进行的而非整张图片,这样与FCN在整张图像上进行分割相比...
通过Faster RCNN之后是通过nms(非极大值抑制)过滤掉很多重合的目标边界框,输入给Mask分支的目标也会更少一些,目标少就意味着计算量会更小。
此外,对于Mask RCNN整理流程,图中的分支①和分支②部分论文给出了两种结构,如下图所示: 图Mask分支两种结构 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,...
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 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。
论文笔记:Mask R-CNN Mask R-CNN个人理解 解析源码地址: https://github.com/matterport/Mask_RCNN D),损失部分解析 五个损失函数,分别是rpn网络的两个损失,mrcnn的两个损失,以及mask分支的损失函数。 前四个损失函数与fasterrcnn的损失函数一样,最后的mask损失函数的采用的是mask分支对于每个RoI有K*m^2维...
一、Mask-RCNN流程 Mask R-CNN是一个实例分割(Instance segmentation)算法,通过增加不同的分支,可以完成目标分类、目标检测、语义分割、实例分割、人体姿势识别等多种任务,灵活而强大。 Mask R-CNN进行目标检测与实例分割 Mask R-CNN进行人体姿态识别 其抽象架构如下: ...
我们将Fast RCNN最终预测的信息result(框体boxes + 标签labels + 分数 scores)的框体信息(boxes)取出存放在mask_proposals中。(注意:如果在训练模式下result为空的列表,非训练模式才有) 如果是训练模式下,取出batch_size的数目num_images,初始化两个变量mask_proposals(存储后续用于计算mask分支损失时所利用到的propo...
Mask-RCNN通过增加不同的分支可以完成目标分类,目标检测,语义分割,实例分割,人体姿态估计等多种任务。对于实例分割来讲,就是在Faster-RCNN的基础上(分类+回归分支)增加了一个分支用于语义分割,其抽象结构如下图所示: 可以看到其结构与Faster RCNN非常类似,但有3点主要区别: ...