基础网络,论文中使用了以下两中基础网络: Faster R-CNN原文中使用的ResNet。 另一篇论文中提到的 ResNet-EPN。 Head Architecture: 以基础网络输出作为输入,预测bbox、instance segmentation信息。 与Faster R-CNN不同之处(论文配图如下) 灰色背景部分是原先的结构,其他部分是Mask R-CNN的添加部分。3...
x = KL.TimeDistributed(KL.Conv2D(256, (3, 3), padding="same"), name="mrcnn_mask_conv4")(x) x = KL.TimeDistributed(BatchNorm(), name='mrcnn_mask_bn4')(x, training=train_bn) x = KL.Activation('relu')(x) x = KL.TimeDistributed(KL.Conv2DTranspose(256, (2, 2), strides=2...
Mask R-CNN除了能够实现分类、回归、分割任务外,还实现了人体姿态估计功能。 【个人观点:mask rcnn主要创新点在于新增了一个分支做segmentation,同时提出了RoIAlign算法,使得计算RoI的空间位置更加精准,防止数据的丢失。】 第三部分:Related work 论文该部分主要简单描述了RCNN与instance segmentation的前世今生。 【个人...
目录 DL之MaskR-CNN:基于类MaskR-CNN算法(RetinaNet+mask head)利用数据集(resnet50_coco_v0.2.0.h5)实现目标检测和目标图像分割(语义分割) 输出结果 更新…… 设计思路 参考文章:DL之MaskR-CNN:Mask R-CNN算法的简介(论文介绍)、架构详解、案例应用等配图集合之详细攻略 在ResNet的基础上,增...
论文原文:Mask R-CNN 1. RoI Align方法 1.1 RoI Pooling局限性分析 在常见的两级检测框架(比如Fast-RCNN,Faster-RCNN,RFCN)中,ROI Pooling 的作用是根据预选框的位置坐标在特征图中将相应区域池化为固定尺寸的特征图,以便进行后续的分类和包围框回归操作。由于预选框的位置通常是由模型回归得到的,一般来讲是浮点...
图1.用于实例分割的掩膜R-CNN框架。 我们的方法叫作掩膜R-CNN,通过添加用于每个感兴趣区域(RoI)的掩膜分割预测并与用于分类和边界框回归分析的现有分支并行的的分支,它拓展了极速R-CNN [34]见图1。该掩膜分支是应用于每个RoI的小型FCN,可通过像素到像素的方式预测分割掩膜。极速R-CNN分支促进了各种各样...
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”。 1. 实例分割(Instance segmentation)和语义分割(Semantic segmentation)的区别与联系 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; ...
它在 Faster RCNN 的基础上,延伸出了一个Mask分支。根据 Faster RCNN 计算出来的每个候选框的分数,筛选出一大堆更加准确的 RoI(对应图中selected RoI),然后用一个RoI Align层提取这些 RoI 的特征,计算出一个 mask,根据 RoI 和原图的比例,将这个 mask 扩大回原图,就可以得到一个分割的 mask 了。
Mask R-CNN 的训练细节和损失函数笔者这里就不详细描述了,具体感兴趣的朋友可参考论文原文。损失函数除了常规的分类损失和定位损失之外,因为是分割任务,还加了个 mask 掩模损失。 分割表现 至于Mask R-CNN 的效果,自然是 state of the art 级别的。
Mask RCNN沿用了Faster RCNN的思想,特征提取采用ResNet-FPN的架构,另外多加了一个Mask预测分支,在实现目标检测的同时还可以实现目标的像素级分割。可见Mask RCNN综合了很多此前优秀的研究成果。 论文名称: Mask R-CNN 论文下载: https://arxiv.org/pdf/1703.06870.pdfarxiv.org/pdf/1703.06870.pdf ...