关于Mask R-CNN的详细理论说明,可以参见原作论文https://arxiv.org/abs/1703.06870,网上也有大量解读的文章。本篇博客主要是参考了PyTorch官方给出的训练教程,将如何在自己的数据集上训练Mask R-CNN模型的过程记录下来,希望能为感兴趣的读者提供一些帮助。 PyTorch官方教程(Object Detection finetuning tutorial): https...
Mask-RCNN网络模型 前面一篇已经详细分享了关于模型本身,格式化输入与输出的结果。这里使用的预训练模型是ResNet50作为backbone网络,实现模型的参数微调迁移学习。输入的数据是RGB三通道的,取值范围rescale到0~1之间。关于模型本身的解释请看这里: 轻松学Pytorch –Mask-RCNN图像实例分割 数据集介绍与读取 数据集地址下载...
PyTorch的torchvision库提供了一些预训练的模型,我们可以很容易地加载Mask R-CNN。注意,可以选择加载不同的权重(如COCO苹果、COCO对象等)。 importtorchvisionimporttorchvision.transformsastransforms# 加载Mask R-CNN预训练模型model=torchvision.models.detection.maskrcnn_resnet50_fpn(pretrained=True)model.eval()# 设...
Mask R-CNN 是近年来流行的目标检测模型之一,它可以实现目标的定位和分割。本文将带领您通过使用 PyTorch 框架训练自己的数据集来了解 Mask R-CNN。 目标检测基础知识 目标检测的主要目标是检测图像中的目标并为每个检测结果提供精确的边界框(bounding box)和类别标签。与传统的目标检测模型相比,Mask R-CNN 引入了一...
研究 MaskR-CNN的掩码预测部分的一种方法是,它是一个用于语义分割的完全卷积网络(FCN)。唯一的区别是在mask R-CNN里,FCN被应用于边界框,而且它与RPN和分类器共享卷积层。 下图显示了一个非常高层次的架构。 2.在PyTorch中使用mask R-CNN[代码] 在本节中,我们将学习如何在PyTorch中使用预先训练的MaskR-CNN...
在这篇文章中,我们将讨论mask R-CNN背后的一些理论,以及如何在PyTorch中使用预训练的mask R-CNN模型。 1.语义分割、目标检测和实例分割 之前已经介绍过: 1、语义分割:在语义分割中,我们分配一个类标签(例如。狗、猫、人、背景等)对图像中的每个像素。 2、目标检测:
现在github上面有3个版本的mask-rcnn, keras, caffe(Detectron), pytorch,这几个版本中,据说pytorch是性能最佳的一个,于是就开始使用它进行训练,然而实际跑通的过程中也遇到了不少问题,记录一下。 官方源代码: https://github.com/facebookresearch/maskrcnn-benchmark ...
使用Mask-RCNN实现实例分割 Pytorch中使用Mask-RCNN实现实例分割,是基于torchvision的预训练模型库,首先需要下载预训练模型,并检查是否可以支持GPU推理,相关的代码如下: model = torchvision.models.detection.maskrcnn_resnet50_fpn(pretrained=True)model.eval()tran...
一、Mask R-CNN原理 Mask R-CNN模型在Faster R-CNN模型的基础上将ROI池化改成了ROI对齐(ROI align), 他使用双线性插值得到卷积为14x14的特征图(Faster R-CNN的ROI池化得到的是卷积为7x7的特征图),在池化到7x7。网络的输出多了一个掩码头(Mask Head)用于预测每一个像素点是否为物体,所以Mask R-CNN模型的输...
基于Pytorch的DataSet接口类完成继承与使用,得到完成的数据聚集读取类实现代码如下: fromPILimportImage importtorch importnumpyasnp fromtorch.utils.dataimportDataset, DataLoader importfaster_rcnn.transformsasT importos classPennFudanDataset(Dataset): ...