class MaskRCNNHeads(nn.Sequential): def __init__(self, in_channels, layers, dilation): """ Args: in_channels (int): number of input channels layers (tuple): feature dimensions of each FCN layer dilation (int): dilation rate of kernel """ d = OrderedDict() next_feature = in_channel...
# parser.add_argument("json_file")parser.add_argument("--json_dir",default="D:/2021file/Biye/Mask_RCNN-master/samples/Mydata")###end### parser.add_argument("-o","--out",default=None)args=parser.parse_args()###增加的语句### assert args.json_dir ...
if not np.any(gt_class_ids > 0): continue # RPN Targets rpn_match, rpn_bbox = build_rpn_targets(image.shape, anchors, gt_class_ids, gt_boxes, config) # Mask R-CNN Targets if random_rois: rpn_rois = generate_random_rois( image.shape, random_rois, gt_class_ids, gt_boxes) if ...
Faster RCNN使用CNN提取图像特征,然后使用region proposal network(RPN)去提取出ROI,然后使用ROI pooling将这些ROI全部变成固定尺寸,再喂给全连接层进行Bounding box回归和分类预测。 这里只是简单地介绍了Faster RCNN前向预测的过程,但Faster RCNN本身的细节非常多,比一阶段的算法复杂度高不少,并非三言两语能说得清。
图:Mask RCNN检测效果 train_shapes.ipynb 除了可以使用训练好的模型,我们也可以用自己的数据进行训练,为了演示,这里使用了一个很小的shape数据集。这个数据集是on-the-fly的用代码生成的一些三角形、正方形、圆形,因此不需要下载数据。 1、配置 代码提供了基础的类Config,我们只需要继承并稍作修改: class Shapes...
1. 实例分割与Mask RCNN概述 实例分割是计算机视觉领域的核心任务之一,旨在同时完成目标检测和语义分割,即不仅要定位图像中的每个目标实例,还要精确描绘其像素级轮廓。在众多实例分割模型中,Mask RCNN(Mask Region-based Convolutional Neural Network)凭借其优异的性能和灵活性成为业界标杆。 Mask RCNN由Kaiming He等人...
demo.py中,导入了maskrcnn 的模型 前两个参数: mode="inference"说明是预测 model_dir=上面定义的保存位置: ROOT_DIR为文件位置 第三个参数config="config",其定义: coco.CocoConfig: samples/coco/coco.py中 其参数Config是一些参数和设置的配置(下图为部分): ...
maskrcnn详细注解说明(超详细) 此代码是我对maskrcnn的一些修改,基本还原所有内容,但更加简洁,使代码更易解读。里面有很多注释,非常详细,可自己慢慢品味。 若有一些问题,欢迎指正与交流。 此代码为训练文件.py """ MASKRCNN algrithm for object detection and instance segmentation...
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。
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...