mask rcnn中的FCN mask rcnn中RoI Align 其中黑色部分为原来的 Faster-RCNN,红色部分为在 Faster RCNN网络上的修改,它引入了RoI Align代替Faster RCNN中的RoI Pooling,同时引入语义分割分支,实现了mask和class预测的关系的解耦,mask分支只做语义分割,类型预测和bbox回归任务由上面的另一个分支完成。 Mask RCNN与...
5. 得到一个特征图的三个结果后,把所有特征图合并,然后用outputs = list(zip(*layer_outputs))将三个结果放在外层,特征图放在内层,最后得到rpn_class_logits, rpn_class, rpn_bbox(也可以直接输入ROIs,不用RPN) RPN结构图 三、ProposalLayer层 根据RPN网络输出的分类、回归信息,经过NMS得到最终的ROIs 输入: [...
总体流程 以Mask Rcnn为例 配置部分 配置文件内容详细解读 通过数据配置注册、创建相应的模块 ppdet/data/reader.py源码解析 通过基础配置配置注册、创建需要的类 Mask Rcnn整体结构 modeling/architecture/mask_rcnn.py源码解析 modeling/backbone/resnet.py源码解析 modeling/neck/fpn.py源码解析 modeling/head/rpn_...
cnn程序流程图_Mask-rcnn算法流程图 昨天看下Mask-rcnn的keras代码,Github上start最多的那个。由于代码量⽐较多,所以需要梳理下整个流程。今天⽤visio简单绘制下整 个数据流程图,⽅便理解整个算法。⾥⾯的知识点还是⽐较多的,所以搞清楚⼀个算法的细节,需要我们认真阅读下源码,并思考为什么这 样做。只要...
整体上,该模型的流程图如下所示,Mask R-CNN可以分成四块部分进行讲解:backbone,RPN,ROIAlign和最后的prediction head。 Backbone 首先,我们输入图片,假设它是224X224的尺寸,进入模型的backbone,这个backbone一般是图像分类模型去掉最后的全连接层得到的骨干框架,用于得到原图中具有高度语义信息的特征图,这个特征图内蕴含着...
Mask RCNN 的整体流程图可以参考文章开头那个框架图。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...
一、Mask R-CNN是什么,可以做哪些任务? 图1 Mask R-CNN整体架构 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”。 1. 实例分割(Instance segmentation)和语义分割(Semantic segmentation)的区别与联系 ...
Mask Scoring R-CNN简介 Mask R-CNN框架流程图 Mask R-CNN算法的主要步骤为: 首先,将输入图片送入到特征提取网络得到特征图。 然后对特征图的每一个像素位置设定固定个数的ROI(也可以叫Anchor),然后将ROI区域送入RPN网络进行二分类(前景和背景)以及坐标回归,以获得精炼后的ROI区域。
图1. Mask-RCNN 整体架构 为了能够形成一定的对比,把Faster-RCNN的框架也展示出来,直接贴论文中的原图 是在predict中用,及其 图2.Faster-RCNN 整体架构 对比两张图可以很明显的看出,在Faster-RCNN的基础之上,Mask-RCNN加入了Mask branch(FCN)用于生成物体的掩模(object mask), 同时把RoI pooling 修改成为了Ro...
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(用于生成物体的掩模)预测分割分支。 如下图1所示。其中黑色部分为原来的Faster-RCNN,红色部分为在Faster-RCNN网络上的修改。将RoI Pooling 层替换成了RoIAlign层;添加了并列的FCN层(mask层)。