person和car存在大量的类内重叠,给分割网络提出了挑战,但是Mask-RCNN成功解决了 这个数据集十分不平衡,truck,bus,train的数据量很少,所以使用的coco数据集预训练Mask RCNN,分析上表,其他网络预测准确率低也主要低在truck,bus,train三个类别上,所以使用coco预训练还是很有用的。 验证数据集val和测试数据集test AP的...
简单直观:整个Mask R-CNN算法的思路很简单,就是在原始Faster-rcnn算法的基础上面增加了FCN来产生对应的MASK分支。即Faster-rcnn + FCN,更细致的是 RPN + ROIAlign + Fast-rcnn + FCN。 易于使用:整个Mask R-CNN算法非常的灵活,可以用来完成多种任务,包括目标分类、目标检测、语义分割、实例分割、人体姿态识别...
基于Faster RCNN,做出如下改变: 添加了用于预测每个感兴趣区域(RoI)上的分割掩码分支,与用于分类和边界框回归的分支并行。mask分支是一个应用于每个RoI的FCN,以像素到像素的方式预测分割掩码,只增加了很小的计算开销,实现了实时分割 Faster R-CNN不是为网络输入和输出之间的像素到像素对齐而设计的。在RoIPool为...
文章还指出在物体检测中,Mask-RCNN比一般的 state-of-the-art 方法(用Fatser-RCNN+ResNet-101+FPN实现)在 bounding-box 的 AP 上高3.6个点,1.1来自ROIAlign,0.9来自多任务训练,1.6来自更好的基础网络(ResNeXt-101) 说一点个人愚见,这么好的效果是由多个阶段的优化实现的,大头的提升还是由数据和基础网络的提升...
RCNN网络模型结构 mask rcnn网络结构 Mask R-CNN 论文Mask R-CNN(ICCV 2017, Kaiming He,Georgia Gkioxari,Piotr Dollár,Ross Girshick, arXiv:1703.06870) 这篇论文提出了一个概念简单,灵活,通用的目标实例分割框架,能够同时检测目标并进行实例分割.在原Faster R-CNN基础上添加了object mask分支与原目标检测任务...
MaskRCNN网络结构泛化图: 从上面可以知道,mask rcnn主要的贡献在于如下: 1. 强化的基础网络 通过ResNeXt-101+FPN 用作特征提取网络,达到 state-of-the-art 的效果。 2. ROIAlign解决Misalignment 的问题 3. Loss Function 细节描述 1. resnet +FPN ...
近日, FAIR部门的研究人员在这一领域又有了新的突破——他们提出一种目标实例分割(object instance segmentation)框架Mask R-CNN,该框架较传统方法操作更简单、更灵活。研究人员把实验成果《Mask R-CNN》发布在了arXiv上,并表示之后会开源相关代码。 以下为 AI 研习社据论文内容进行的部分编译。
MaskR-CNN基本结构: 与FasterRCNN采用了相同的two-stage步骤:首先是找出RPN,然后对RPN找到的每个RoI进行分类、定位、并找到binarymask。 下面总结一下MaskRCNN的网络: backbone(骨干网络)ResNet-FPN,用于特征提取,另外,ResNet还可以是:ResNet-50,ResNet-101,ResNeXt-50,ResNeXt-101; ...
进行西兰花分割的Mask RCNN网络结构 论文中使用的数据增广主要分成两大类,几何变换(Geometric transformation)和光度变换(Photometric Transformation)。几何变换主要是切块、旋转和缩放三个操作,而光度变换有纹理增强、纹理模糊、亮度变换以及颜色转换四个操作。
极速R-CNN:首先,我们简要回顾了极速R-CNN检测器[34]。极速R-CNN包括两个阶段。第一个阶段叫作区域方案网络(RPN),该网络提出候选对象边界框。第二个阶段实质上是快速R-CNN[12],它通过使用RoIPool从每个候选框中抽取特征并执行分类和边界框的回归分析。这两个阶段使用的特征可共享,以加快推理速度。我们建...