可是,在解析Mask R-CNN之前,笔者不得不告诉大家一个事实,Mask R-CNN是继承于Faster R-CNN (2016)的,Mask R-CNN只是在Faster R-CNN上面加了一个Mask Prediction Branch (Mask 预测分支),并且改良了ROI Pooling,提出了ROI Align。从统计数据来看,"Faster R-CNN"在Mask R-CNN论文的前三章中出现了二十余次,...
所以要想理解Mask R-CNN,就要先熟悉Faster R-CNN。同样的,Faster R-CNN是承继于Fast R-CNN,而Fast R-CNN又承继于R-CNN,因此,为了能让大家更好的理解基于CNN的目标检测方法,我们从R-CNN开始切入,一直介绍到Mask R-CNN。 R-CNN 区域卷积神经网络(Regions with CNN features)使用深度模型来解决目标检测。 R-...
Faster R-CNN 的洞见是,区域提案取决于通过 CNN 的前向(forward pass)计算(分类的第一步)的图像特征。为什么不重复使用区域提案的相同的 CNN 结果,以取代单独运行选择性搜索算法? 这便是Faster R-CNN相对于Fast R-CNN 的最大改进,它提出了选择性搜索替换成区域提议网络(region proposal network,简称 RPN)。RPN...
RPN第一次出现在世人眼中是在Faster RCNN这个结构中,专门用来提取候选框,在RCNN和Fast RCNN等物体检测架构中,用来提取候选框的方法通常是Selective Search,是比较传统的方法,而且比较耗时,在CPU上要2s一张图。所以作者提出RPN,专门用来提取候选框,一方面RPN耗时少,另一方面RPN可以很容易结合到Fast RCNN中,称为一个...
Fast R-CNN尽管速度和精度上都有很大提升,但是仍然没有没有解决候选框同步提取的问题,无法做到端到端(end-to-end)的目标检测,这也是后续Faster R-CNN改进的方向之一。 3 Faster R-CNN 论文题目是《aster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks》 ...
RPN的作用就是代替了Selective search的作用,但是速度更快,因此Faster R-CNN无论是训练还是预测都可以加速。 Faster-RCNN遵循如下训练过程: 第一步:使用ImageNe上预训练的模型初始化特征提取网络并训练RPN网络; 第二步:使用在ImageNet上预训练的模型初始化Fast-RCNN特征特征提取网络,使用步骤一中训练好的RPN网络产生...
Faster R-CNN: R-CNN 系列网络已经经过了很成熟的发展,它为 Mask R-CNN的网络结构提供了很好的支持。在此基础上, Mask R-CNN 很容易地被实现和训练。 FCN: 全卷积网络可以实现像素到像素的 heatmap 预测,由于 Mask R-CNN 的边界框尺寸不定,应用像素到像素的预测技术是必要的,Mask R-CNN 的 Mask 预测支...
第一篇r-cnn是rcnn是ross girshick在UCB Darrell组的时候的工作,这篇论文主要是先selective search去选出若干proposals,然后resize到同一个scale放入alexnet类似的网络抽特征,加k个svm或者softmax得到分类结果。然后测试阶段走个非极大值抑制的算法去得到结果。整个网络是最初始化的rcnn,很多人都觉得思路很简单,不过在...
与Faster RCNN中的ROI pooling不同,使用ROI pooling会造成较大的量化误差,这对于分割任务来说会造成较大的误差,因此Mask R-CNN中对ROI pooling进行了改进,提出了ROI Align。RoI Align的思路很简单:取消量化操作,使用双线性内插的方法获得坐标为浮点数的像素点上的图像数值,从而将整个特征聚集过程转化为一个连续的...