MaskIoU head主要用于回归出IOU,论文中作者使用预测Mask的输出+RoIAlign层的特征连接作为MaskIoU网络的输入。 Mask Scoring RCNN 论文在试验部分对于RoIAlign特征图与预测的Mask之间的连接方式进行了对比试验,最后发现直接连接的方式是稍微好一点的。因此首先要对预测的Mask 28x28xC中提取一个28x28x1的输出(主要是Mask...
实验结果表明Mask Scoring R-CNN依然比Mask R-CNN更好,说明MaskIoU起到了alignment的效果,但很显然会比用gt mask iou 代替的效果差,说明一方面box的准确性和mask分支本身也会影响mask任务的性能,另一方面MaskIoU 分支的学习能力可以进一步提升,Mask Scoring R-CNN依然有提升的空间。 速度方面,作者在Titan V GPU上...
在不失一般性的基础上,我们在Mask R-CNN框架上进行了工作,并提出了Mask score R-CNN (MS R-CNN),一个带有附加MaskIoU head模块的Mask R-CNN,该模块学习MaskIoU aligned Mask score。本文的预测mask分数如图2 (b)以及如图2 (c)的橙色直方图所示。 2.2 Mask scoring in Mask R-CNN Mask Scoring R-CNN在...
1. Motivation Mask Scoring R-CNN 是在Mask R-CNN的基础之上,由于分类的得分scores没法很好的反映mask的quality,例如有些很高的scores 但是mask的quality却比较差,并且随着cls scores的增大,mask quality并不是呈现一种线性的关系。 因此将Smask = Scls * Smask_iou,decompose成2... 查看原文 Mask Scoring R-...
他作为第一作者完成的研究Mask Scoring R-CNN,在COCO图像实例分割任务上超越了何恺明的Mask R-CNN,拿下了计算机视觉顶会CVPR 2019的口头报告。 也就是说,它从5000多篇投稿中脱颖而出,成为最顶尖的5.6%。 无论搭配的基干怎么变,表现一直稳定,总是比Mask R-CNN好一点。
Mask Scoring 策略校正Mask质量和Mask Score 之间的偏差,通过在COCO AP评估过程中优先考虑更准确的Mask预测,提高实例分割性能。通过对COCO数据集的广泛评估,Mask scoring R-CNN为不同的模型带来了一致和显著的收益,并且优于最先进的Mask R-CNN。我们希望我们的简单有效的方法将为改进实例分割提供一个新的方向。The ...
我们提出了Mask Scoring R-CNN,第一个解决对实例分割打分的问题。我们探讨了一个提升实例分割模型性能的模型。通过考虑实例mask掩码的完整性,如果一个实例具有高分类分数但是mask却不足够好,那么实例掩码的分数将被扣分。 我们的MaskIoU head 是非常简单有效的。当我们使用mask score(from our MS R-CNN)而不是分类...
我们提出了Mask Scoring R-CNN,第一个解决对实例分割打分的问题。我们探讨了一个提升实例分割模型性能的模型。通过考虑实例mask掩码的完整性,如果一个实例具有高分类分数但是mask却不足够好,那么实例掩码的分数将被扣分。 我们的MaskIoU head 是非常简单有效的。当我们使用mask score(from our MS R-CNN)而不是分类...
1、配置coco格式数据集 2、更改default参数: NUM_CLASSES = 2 NUM_WORKERS = 0 _C.SOLVER.IMS_PER_BATCH = 2 _C.TEST.IMS_PER_BATCH = 1 3、更改paths_catalog参数: DATA_DIR = "../datasets" 4、更改configs/e2e_mask_rcnn_R_50_FPN_1x.yaml ...