我们先以下图来介绍一下Mask RCNN的整体流程。首先对于一张输入图片,我们先将其经过特征提取骨干网络得到特征图,然后将特征图送入RPN网络得到一系列候选框,接着利用刚刚得到的候选框,剪裁出候选框对应特征图的部分,然后送入ROI Align层「【大家先当成ROI Pooling即可,后文详细介绍】」获得尺寸一致的特征图,然后...
结构:ResNet101+FPN 代码:TensorFlow+ Keras(Python) 代码中将Resnet101网络,分成5个stage,记为[C1,C2,C3,C4,C5];这里的5个阶段分别对应着5中不同尺度的feature map输出,用来建立FPN网络的特征金字塔(feature pyramid). 先通过两张MaskRCNN整体网络结构图,再附带一张绘制了stage1和stage2的层次结构图(stage3到...
Mask RCNN继承自Faster RCNN主要有三个改进: feature map的提取采用了FPN的多尺度特征网络 ROI Pooling改进为ROI Align 在RPN后面,增加了采用FCN结构的mask分割分支 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...
代码中将Resnet101网络,分成5个stage,记为[C1,C2,C3,C4,C5];如果了解FPN网络(也可以参看上面提供的FPN网络博文链接),知道这里的5个阶段分别对应着5中不同尺度的feature map输出,用来建立FPN网络的特征金字塔(feature pyramid). 先通过两张MaskRCNN整体网络结构图,再附带一张绘制了stage1和stage2的层次结构图(st...
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。
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。 三. Mask-RCNN 技术要点 ...
Figure3展示了两种典型的Mask R-CNN网络结构,左边的是采用或者做网络的backbone提取特征,右边的网络采用FPN网络做Backbone提取特征,这两个网络的介绍均在公众号的往期文章中可以找到,最终作者发现使用ResNet-FPN作为特征提取的backbone具有更高的精度和更快的运行速度,所以实际工作时大多采用右图的完全并行的mask/分类回归...
在我们的 Mask R-CNN 实现中使用的是 ResNet101+FPN 主干网络。代码提示：FPN 在 MaskRCNN.build() 中创建，位于构建 ResNet 的部分之后。FPN 引入了额外的复杂度：在 FPN 中第二个金字塔拥有一个包含每一级特征的特征图，而不是标准主干中的单个主干特征图（即第一个金字塔中的最高层）。选用哪一级的...
在Faster R-CNN中提取特征的卷积神经网络使用的是VGG,在Mask R-CNN中为了获得更强的特征表达能力,作者使用了Resnet,为了获取多尺度信息还引入了FPN网络。 RoI Align RoI Align是Mask R-CNN中特别重要的一环,说到RoI Aligh我们先来看看Faster R-CNN中的RoI Pooling。通过这样图可以很好的理解RoI Pooling的工作原理...
Mask R-CNN是何凯明大神最近的新作。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识别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。