Mask R-CNN 是一种在目标检测基础上实现实例分割的算法。通过引入掩码,Mask R-CNN 能够在对象的每个实例上进行精确分割。本文将介绍如何使用 PyTorch 实现 Mask R-CNN,包括代码示例、模型架构分析以及可视化方法。 Mask R-CNN 概述 Mask R-CNN 是基于 Faster R-CNN 的扩展,后者本身是一个经典的目标检测网络。其...
使用Torchvision 中的预训练 Mask R-CNN 模型,我们可以很方便地进行微调: importtorchvisionimporttorch# 载入预训练模型,pytorch 提供了良好的封装model=torchvision.models.detection.maskrcnn_resnet50_fpn(pretrained=True)# 将模型调整为适用我们数据集的类别数num_classes=len(categories)+1# 加上背景类model.roi_...
PyTorch 1.0编写：RPN、Faster R-CNN和Mask R-CNN均可实现，达到甚至超出Detectron的准确度快速：训练速度是Detectron的2倍，比mmdetection高30%。显存效率更高：大约比mmdetection少使用500MB显存支持多GPU训练与推断支持以CPU进行推断支持图像批处理：可分批分GPU对多图进行推断提供预训练模型：针对几乎所有引用Faster R...
在Facebook官方推出Mask R-CNN Benchmark之前,程序员们一直希望能用更流行的PyTorch取代Caffe 2实现Mask R-CNN,今年7月GitHub上有一名印度小哥完成任务。 另外,商汤和香港中文大学的多媒体实验室也开源了一个类似项目:mmdetection。它支持Faster R-CNN、Mask R-CNN、RetinaNet等等,相比Facebook的Detecron有5%到20%的...
PyTorch 1.0编写:RPN、Faster R-CNN和Mask R-CNN均可实现,达到甚至超出Detectron的准确度 快速:训练速度是Detectron的2倍,比mmdetection高30%。 显存效率更高:大约比mmdetection少使用500MB显存 支持多GPU训练与推断 支持以CPU进行推断 支持...
在这篇文章中,我们将讨论mask R-CNN背后的一些理论,以及如何在PyTorch中使用预训练的mask R-CNN模型。 1.语义分割、目标检测和实例分割 之前已经介绍过: 1、语义分割:在语义分割中,我们分配一个类标签(例如。狗、猫、人、背景等)对图像中的每个像素。 2、目标检测:
一、Mask R-CNN原理 Mask R-CNN模型在Faster R-CNN模型的基础上将ROI池化改成了ROI对齐(ROI align), 他使用双线性插值得到卷积为14x14的特征图(Faster R-CNN的ROI池化得到的是卷积为7x7的特征图),在池化到7x7。网络的输出多了一个掩码头(Mask Head)用于预测每一个像素点是否为物体,所以Mask R-CNN模型的输...
Mask R-CNN Benchmark是一个完全由PyTorch 1.0写成,快速、模块化的Faster R-CNN和Mask R-CNN组件。该项目旨在让用户更容易地创建一种模块,实现对图片中物品的识别与分割。 负责这一项目的Facebook AI工程师Francisco Massa还在个人Twitter发了张自拍照,并使用新工具对图片中的物品进行了识别,尴尬的是好像有些对象...
现在github上面有3个版本的mask-rcnn, keras, caffe(Detectron), pytorch,这几个版本中,据说pytorch是性能最佳的一个,于是就开始使用它进行训练,然而实际跑通的过程中也遇到了不少问题,记录一下。 官方源代码: https://github.com/facebookresearch/maskrcnn-benchmark ...