Mask R-CNN很容易训练,只增加了很小的开销,可以以5帧/秒的速度运行。 此外,Mask R-CNN很容易推广到其他任务,例如,人体姿态估计。本文在COCO数据集上进行了大量实验,结果表明Mask R-CNN在实例分割、目标检测和人关键点检测任务上优于其他所有的单一模型。 代码开源: https://github.com/facebookresearch/Detectron...
CNN比常规的神经网络使用更少的参数和内存,这使得它们能够处理比传统神经网络更大的图像。 卷积 普通的CNNs擅长目标识别,但是如果我们想要做目标检测,需要知道位置。这就是“R”“区域”。R-CNNs能够围绕对象画出边框。随着时间的推移,发展出了Fast R-CNN和Faster R-CNN。Faster R-CNN在CNN最后提出了Proposal生成...
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Mask R-CNN是在Faster R-CNN的基础上添加了一个预测分割mask的分支,如上图所示。其中黑色部分为原来的Faster-RCNN,红色部分为在Faster-RCNN网络上的修改。将RoI Pooling 层替换成了RoIAlign层;添加了并列的FCN层(mask层)。 RoIAlign,RoIAlign的输出坐标使用插值算法得到,不再量化;每个grid中的值也不再使用max,...
YOLOv8比mask Rcnn优势 YOLO有两个缺点:一个缺点在于定位不准确,另一个缺点在于和基于region proposal的方法相比召回率较低。因此YOLOv2主要是要在这两方面做提升。另外YOLOv2并不是通过加深或加宽网络达到效果提升,反而是简化了网络。 1,yolov2比yolov1技术改进的地方...
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