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 R-CNN是一个非常灵活的框架,可以增加不同的分支完成不同的任务,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。 优点 高速和高准确率:为了实现这个目的,作者选用了经典的目标检测算法Faster-rcnn和经典的语义分割算法FCN。Faster-rcnn可以既快又准的完成目标检测的功能;FCN可以精准的...
Mask R-CNN的backbone网络,也称为骨干网,主要用于图像的特征提取。在Mask R-CNN之前,Faster R-CNN使用一个共享的卷积神经网络作为骨干网,Mask-RCNN的一个改进点在于,使用ResNet+FPN作为backbone网络,对于输入图片,生成多种尺寸的特征图,形成不同level的特征图金字塔,进一步强化了backbone网络的特征提取能力。 ResNet...
它是在Faster RCNN分支进行正负样本匹配的时候得到的,也就是说将Proposals输入到Faster RCNN分支中会进行正负样本的匹配,此时就会得知每一个Proposal到底是属于正样本还是负样本,以及这个Proposal所对应的ground truth的类别是什么。这之后才将所有的正样本传递给Mask分支。但是在预测过程当中,输入Mask的目标是由Faster R...
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: 首先,输入一幅你想处理的图片,然后进行对应的预处理操作,或者预处理...
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...
Mask_RCNN是何凯明基于以往的faster-rcnn构架提出的新的卷积网络,该方法再有效的目标的同时完成了高质量的语义分割。主要思路就是把原有的faster-rcnn进行扩展,添加一个分支使用现有的检测对目标进行并行预测,可以很方便的应用其他的应用领域,向目标检测,分割和人物关键点检测等。其网络结构如下。
Mask RCNN是Faster RCNN的扩展,对于Faster RCNN的每个Proposal Box都要使用FCN进行语义分割。 引入了RoI Align代替Faster RCNN中的RoI Pooling。因为RoI Pooling并不是按照像素一一对齐的(pixel-to-pixel alignment),也许这对bbox的影响不是很大,但对于mask的精度却有很大影响。使用RoI Align后mask的精度从10%显著...
Mask R-CNN是一种实例分割算法,它是在目标检测的基础上再进行分割。该算法是在Faster R-CNN算法的基础上增加了全连接的分割子网,由原来的两个任务(分类+回归)变成了三个任务(分类+回归+分割)。 Mask R-CNN的整体框架包括两个阶段。第一个阶段是RPN阶段,与Faster R-CNN相同,使用RPN网络提取候选框,生成可能包含...