其实啊,对于图4给出的Mask RCNN整理流程,图中的分支①和分支②部分论文给出了两种结构,如下图所示: 图8 Mask分支两种结构 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m...
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。 接下来分三部分介绍一...
一、mask-rcnn整体结构图 结合物体检测和图像分割为一体的网络结构 二、ResNet-FPN特征提取 详细结构图如下 M 经过 3*3卷积核生成 channel 256 的特征图 生成特征图【p2,p3,p4,p5,p6】 那各个特征图对应到原图的步长依次为[P2,P3,P4,P5,P6]=>[4,8,16,32,64] 将P5进行步长为2的最大池化操作得到:16...
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5. 网络头结构 最后,整个Mask RCNN网络结构包含两部分,一部分是backbone用来提取特征(上文提到的采用ResNet-50或者ResNet-101作为特征提取器提取特征),另一部分是head用来对每一个ROI进行分类、框回归和mask预测。为了产生对应的Mask,文中提出了两种架构,即左边的Faster R-CNN/ResNet和右边的Faster R-CNN/FPN...
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。
如图1 所示,这是一个Faster-RCNN检测框架。输入一张800*800的图片,图片上有一个665*665的包围框(框着一只狗)。图片经过主干网络提取特征后,特征图缩放步长(stride)为32。因此,图像和包围框的边长都是输入时的1/32。800正好可以被32整除变为25。但665除以32以后得到20.78,带有小数,于是ROI Pooling 直接将它量化...
注意 简介 Mask RCNN结构图如下: 新版Notebook- BML CodeLab上线,fork后可修改项目版本进行体验 注意 本项目代码包含多个文件, Fork并使用GPU环境来运行后, 才能看到项目完整代码, 并正确运行: 并请检查相关参数设置, 例如use_gpu, fluid.CUDAPlace(0)等处是否设置正确. 简介 区域卷积神经网络(RCNN)系列模型为两...