The method, called Mask R-CNN, extends Faster R-CNN by adding a branch for predicting an object mask in parallel with the existing branch for bounding box recognition. Mask R-CNN is simple to train and adds only a small overhead to Faster R-CNN, running at 5 fps. Moreover, Mask R-...
传统的夜间车辆检测基于车灯特征的提取和识别,这类方法容易发生误判,检测精度和检测实时性不高.针对上述问题,本文研究了基于改进Mask RCNN(mask RCNN-night vehicle detection,Mask RCNN-NVD)的夜间车辆检测算法.将残差网络(residual network,ResNet)结构中的普通卷积修改为数量为16组的分组卷积,通过16组1×1卷积实现...
本文基于实例分割模型Mask R-CNN对实例分割模型进行深入研究,提出了用于实例分割的改进模型,主要内容如下: (1)为了解决Mask R-CNN分割结果边缘处精度不足的问题,提升实例分割的效果,提出了一种基于多特征融合的实例分割模型.该模型在Mask R-CNN的基础上引入了边缘检测和语义分割分支,分别生成偏重于边缘信息和空间位置...
输入至区域推荐网络和感兴趣区域池化层,从而能够在融合多尺度特征的同时平衡特征图信息差异.经过对600幅甲状腺结节超声图像进行测试,改进后Mask R-CNN图像分割的平均Dice系数为0.9148,平均精确度为0.9322,平均召回率为0.9034,平均F1分数为0.9176.改进算法分割的Dice系数比原Mask R-CNN提升了0.0806,改进算法可以应用于实际...
变的环境下最大化地提高目标检测精度是目前自动驾驶目标检测技术面临的重要问题.为了提高目标检测精度,本文使用目标检测分割的经典算法MaskR-CNN,并且使用了专用于自动驾驶目标检测的数据集BDD100k进行训练,测试.通过在其算法的基础上将浅层特征图与高层特征图相融合来对算法进行优化,最终达到提高MaskR-CNN算法在目标识别...
We compare two popular segmentation frameworks, U-Net and Mask-RCNN in the nuclei segmentation task and find that they have different strengths and failures. To get the best of both worlds, we develop an ensemble model to combine their predictions that can outperform both models by a ...
为了解决传统牛体尺参数测量中存在测量难度大,牛应激反应强等问题,试验采用Mask RCNN算法结合牛体尺测点识别的方法,基于双目视觉原理测定牛体尺参数,并利用实验室8个黄牛模型和内蒙古乌兰察布市察哈尔右翼中旗某牧场7头西门达尔牛对建立的牛体尺参数无接触测量系统进行验证,并与人工测量值进行比较分析.结果表明:利用Mas...
基于掩码区域卷积神经网络(Mask region-convolutional neural network,Mask RCNN)模型检测海域卫星航拍图片中的船舶流量检测,实现雾化与模糊背景下的自动检测船舶数量与船只定位.基于搭建的Mask RCNN网络模型进行训练,依据输出的船只位置,与准确位置对比,不断调整模型参数提升准确度,再用训练好的模型参数对测试集中的图片进...
本发明公开了一种基于改进的Mask RCNN图像篡改检测方法,属于图像识别技术领域,包括以下步骤:基于Mask RCNN构建图像篡改检测网络;图像篡改检测网络包括主分支网络,噪声分支网络,ResnetFPN骨干网络,区域提议网络RPN和双线性池化ROI Align网络;将篡改图像输入图像篡改检测网络对输入的图像分类特征,噪声特征和篡改候选区域特征进...
Faster R-CNN定位后的工业CT图像缺陷分割算法研究 由Faster R-CNN定位的缺陷区域内存在弱边缘,若直接采用常规分割算法对该小区域进行处理,会出现严重的过分割或欠分割现象。在此研究了一种针对Faster R-CNN定位后的工... 吴晓元,常海涛,苟军年 - 《电子技术应用》 被引量: 0发表: 2019年 ...