可以看出我们图4中的结构采用的是图8的结构2,这种结构要求Mask RCNN的backbone使用FPN网络(特征金字塔网络),可以看出结构2中class、box分支和Mask分支不共用一个ROI层,这是为了保证mask分支拥有更多的细节信息。图8的结构1要求Maks RCNN的backbone采用resnet结构,也即不使用FPN结构。其实我倒是认为这两种结构差的不...
Mask RCNN的预测过程 Mask-RCNN总结 参考资料 Mask R-CNN网络框架 从图中可以看到,Mask R-CNN网络是在Faster R-CNN网络的基础上演变而来的,具体变化点主要有2个: (1)将RoI池化层优化为了ROI Align层; (2)在最后的分类器和回归器的基础上添加了全卷积层(Fully Convolutiona Nets,FCN),该结构输出了Mask。
这一节将从代码库里面的demo.ipynb笔记本入手,来整体理解一下Mask RCNN的网络架构。 2. Mask RCNN总览 下面的Figure1展示了这个工程中Mask RCNN的网络结构示意图,来自博主叠加态的猫: Mask RCNN总览,来自叠加态的猫博主 这个结构图里面包含了很多细节,我们先大概理一下,后面在源码详解中会更详细的说明: 首先是...
图中灰色部分是 原来的 RCNN 结合 ResNet or FPN 的网络,下面黑色部分为新添加的并联 Mask层,这个图本身与上面的图也没有什么区别,旨在说明作者所提出的Mask RCNN 方法的泛化适应能力 – 可以和多种 RCNN框架结合,表现都不错。 这里实际上有两个网络结构: 一个就是Fater R-CNN with ResNet/ResNeXt: overv...
要理解Mask R-CNN,只有先理解Faster R-CNN。因此,笔者根据Faster R-CNN的架构(Faster R-CNN的ZF model的train.prototxt),画了一个结构图,如下所示: 如上图所示,Faster R-CNN的结构主要分为三大部分,第一部分是共享的卷积层-backbone,第二部分是候选区域生成网络-RPN,第三部分是对候选区域进行分类的网络-class...
Mask-RCNN是一个实例分割(Instance segmentation)框架,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,人体姿态估计等多种任务。对于实例分割来讲,就是在Faster-RCNN的基础上(分类+回归分支)增加了一个分支用于语义分割,其抽象结构如Figure1所示: ...
网络结构如下图所示: 可以看出,Mask RCNN 是一种先检测物体,再分割的思路,简单直接,在建模上也更有利于网络的学习。 骨干网络 FPN 卷积网络的一个重要特征:深层网络容易响应语义特征,浅层网络容易响应图像特征。Mask RCNN的使用了ResNet和FPN结合的网络作为特征提取器。
一:Mask R-CNN的横空出世 Mask R-CNN是何凯明大神的新作。Mask R-CNN是一种在有效检测目标的同时输出高质量的实例分割mask。是对faster r-cnn的扩展,与bbox检测并行的增加一个预测分割mask的分支。Mask R-CNN 可以应用到人体姿势识别。并且在实例分割、目标检测、人体关键点检测三个任务都取得了现在最好的效果,...
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_head.py源...
MaskRCNN源码解读 令人拍案称奇的Mask RCNN 论文笔记:Mask R-CNN Mask R-CNN个人理解 二,代码整体解析: 解析的该代码粗略估计有5000-6000行,相对于python来说代码量还是很庞大的。好在该代码封装的很好,没有冗余的结构,整体逻辑非常清晰,只要有耐心,还是能看懂的。