以前的目标检测算法,即 R-CNN 通常分别学习定位和分类阶段,这使得训练成本更高。此外,这些算法在测试时非常慢,阻碍了实时应用程序。 Fast R-CNN 联合学习检测对象的空间位置并对它们进行分类。 R-CNN 很慢,因为对每个对象提议都进行了前向传递。虽然 SPP-Nets 确实解决了这个问题并在测试时将 R-CNN 加速了 100...
Mask R-CNN是在Faster R-CNN的基础上进行了改进,其主要改进是在候选框分类阶段引入了语义分割分支,用于生成候选框的像素级掩码。具体来说,Mask R-CNN首先使用共享的特征提取网络对图像进行特征提取,然后使用区域建议网络生成候选框。接下来,Mask R-CNN将每个候选框的特征与对应的图像特征进行融合,然后分别通过分类分...
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,如图11所示。...
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,如图11所示。...
提出新的 FPN 网络架构来计算语义丰富的多尺度特征表示。 使用CNN 的中间层作为多尺度特征和图像金字塔,并使用这些特征训练 RPN 和骨干网络。 Mask R-CNN Mask R-CNN 的提出是为了解决一个稍微不同的实例分割问题。简而言之,这个问题是对象检测和语义分割的结合。如上所示,该任务旨在生成划分对象的像素级边界。
提出新的 FPN 网络架构来计算语义丰富的多尺度特征表示。 使用CNN 的中间层作为多尺度特征和图像金字塔,并使用这些特征训练 RPN 和骨干网络。 Mask R-CNN Mask R-CNN 的提出是为了解决一个稍微不同的实例分割问题。简而言之,这个问题是对象检测和语义分割的结合。如上所示,该任务旨在生成划分对象的像素级边界。
3、 FPN 特征金字塔(Feature pyramids)是多尺度目标检测系统中一个重要组成部分,近年来,由于特征金字塔存在影响模型计算速度、占用内存等问题,大多数深度网络避免使用这个结构。在此之前,SSD模型提出了一个“内置的”特征金字塔解决了上面问题。但是SSD网络只采用自底向上的路径不够完美,此外,SSD舍弃了高分辨率的底层网络...
首先,Mask R-CNN采用ResNet-50或者ResNet-101作为特征提取器提取特征,然后采用FPN(特征金字塔网络)的结构来进行特征融合。FPN可以同时利用低层特征图的空间信息和高层特征图的语义信息,其原理就是把分辨率较小的高层特征首先通过1×1卷积降维(减少计算量),然后上采样至前一个特征图的相同尺寸,再进行逐元素相加,就能...
上图显示将mask分支添加到仅支持box的版本(Faster RCNN)或仅支持keypoint的版本中,可以不断改进这些任务。然而,添加关键点分支略微减少了box/mask AP,这表明尽管关键点检测从多任务训练中受益,但它并没有反过来帮助其他任务。 上图研究了RoIAlign对关键点检测的影响。尽管ResNet-50-FPN骨干具有很细的步长,但因为...
MaskRCNN——>FasterRCNN+FCN FasterRCNN存在的一个大问题是分割后的图像分辨率低,特征图和原始图像是不对准的,影响精度。 因此,MaskRCNN主要对FasterRCNN的更改是 1)“ROIPool”更换为“ROIAlign”。将mask acc精度提升10%-50%。 2)解耦掩模和分类预测。在没有类间竞争的情况下,为每个类独立地预测二进制...