Mask R-CNN是一个实例分割(Instance segmentation)算法,主要是在目标检测的基础上再进行分割。Mask R-CNN算法主要是Faster R-CNN+FCN,更具体一点就是ResNeXt+RPN+RoI Align+Fast R-CNN+FCN,如下图所示。 Mask R-CNN的创新点有: 1 .Backbone:ResNeXt-101+FPN 2. RoI Align替换RoI Pooling Mask R-CNN算法步...
Mask RCNN 属于 RCNN这一系列的算法,融合多种算法的思想,这里对Mask RCNN从源代码进行解析,主要从前向传播和后向传播,分两部分进行介绍,主要以数据的流动为主线,分析流程图和核心函数。这里以COCO数据集为例。 1.config.py #配置基类 #不要直接使用这个类。继承该类并重写需要改变的配置属性。 class Config(o...
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: [...
实际上,上图少绘制了一个分支:M5经过步长为2的max pooling下采样得到 P6,作者指出使用P6是想得到更大的anchor尺度512×512。但P6是只用在 RPN中用来得到region proposal的,并不会作为后续Fast RCNN的输入。(也就是说Fearure Map中生成Anchor是P2,P3,P4,P5,P6,但是传入Fast RCNN的是P2,P3,P4,P5) 三、ResN...
首先,我们简单回忆一下 Faster RCNN 的结构,看看如何针对它进行拓展。上面这个框架图中,虚线框内就是 Faster RCNN 的大致结构了。算法过程可以粗略分为以下几步: 将图片输入 CNN 中,得到 feature map; 用一个 RPN 网络在 feature map 提取出候选框(region proposals)。这一步对应 RPN 网络分支; ...
一、Mask Rcnn 1.基本原理 在Faster Rcnn基础上添加一个Mask预测分支,每个类一张特征图。 大致流程为,首先backbone提取基础特征,然后通过RPN获得proposal,接着通过RoI Align把proposal的feature map裁剪出来,然后接两个分支,一个是类别和bbox回归分支,一个是mask分支。
一、整体结构图: 在实例分割Mask R-CNN框架中,主要完成了三件事情: 目标检测,直接在结果图上绘制了目标框(bounding box)。 目标分类,对于每一个目标,需要找到对应的类别(class),区分到底是人,是车,还是其他类别。 像素级目标分割,在每个目标中,需要在像素层面区分,什么是前景,什么是背景。
对应PaddleDetection的流程图 对应Mask Rcnn算法的结构图 Mask Rcnn的Head部分实现较为复杂,我们拆分为rpn_head、Anchor、Proposal、BBoxHead、MaskHead这几部分来解读 modeling/head/rpn_head.py源码解析 其中rpn_feat送人Anchor模块中;rpn_scores, rpn_deltas是从Anchor模块中的generate_loss_inputs得出的,并将...
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...