Mask R-CNN采用了和Faster R-CNN相同的两步走策略,即先使用RPN提取候选区域,关于RPN的详细介绍,可以参考Faster R-CNN一文。不同于Faster R-CNN中使用分类和回归的多任务回归,Mask R-CNN在其基础上并行添加了一个用于语义分割的Mask损失函数,所以Mask R-CNN的损失函数可以表示为下式。 上式中, 表示bounding box...
四、ResNet-FPN+Fast RCNN+mask 我们再进一步,将ResNet-FPN+Fast RCNN+mask,则得到了最终的Mask RCNN,如下图: Mask RCNN的构建很简单,只是在ROI pooling(实际上用到的是ROIAlign,后面会讲到)之后添加卷积层,进行mask预测的任务。 下面总结一下Mask RCNN的网络: 骨干网络ResNet-FPN,用于特征提取,另外,ResN...
基于Faster RCNN,做出如下改变: 添加了用于预测每个感兴趣区域(RoI)上的分割掩码分支,与用于分类和边界框回归的分支并行。mask分支是一个应用于每个RoI的FCN,以像素到像素的方式预测分割掩码,只增加了很小的计算开销,实现了实时分割 Faster R-CNN不是为网络输入和输出之间的像素到像素对齐而设计的。在RoIPool为...
其实Mask-RCNN 的扩展性非常强,模型结构可以按照具体的问题进行调整,比如在关键点检测中,就可以像 Mask 分支一样再并联一个关键点检测分支。最后的整体误差损失是各个部分的损失加在一起,对于标准的 Mask-RCNN,总损失有 5 部分:类别误差、回归框误差、Mask 预测误差、RPN 类别误差损失、RPN 边界框误差损失,将这...
Mask-RCNN可以看成是在Faster-RCNN的基础上多出一个分支实现的实例分割网络二值化mask层输出,而且这个分支mask分割网络是全卷积网络,结构显示如下: 在分离出mask全卷积分支网络的时候有两种分支网络卷积架构可以使用,显示如下: 头部分别是ResNet C4与FPN作为基础网络部分。
Mask_RCNN是何凯明基于以往的faster-rcnn构架提出的新的卷积网络,该方法再有效的目标的同时完成了高质量的语义分割。主要思路就是把原有的faster-rcnn进行扩展,添加一个分支使用现有的检测对目标进行并行预测,可以很方便的应用其他的应用领域,向目标检测,分割和人物关键点检测等。其网络结构如下。
Mask R-CNN算法建立在Faster R-CNN架构的基础之上,主要有两个贡献: 用更精确的ROI align模块替换ROI Pooling模块 从ROI align模块中插入一个额外的分支 这个额外的分支的输入为ROI align模块的输出,然后将其输入到两个CONV层。 CONV层的输出即是掩摸(mask)本身。
1.双阶段的 Mask R-CNN (2017.3) Mask-RCNN通过增加不同的分支可以完成目标分类,目标检测,语义分割,实例分割,人体姿态估计等多种任务。对于实例分割来讲,就是在Faster-RCNN的基础上(分类+回归分支)增加了一个分支用于语义分割,其抽象结构如下图所示: ...
2.mask_rcnn.py解析 2.1 初始化函数 2.2 MaskRCNNHeads类 2.3 MaskRCNNPredictor类 3.RoIHeads类解析 3.1 正向传播过程 3.2 mask部分损失 3.3 maskrcnn_inference 4.将预测信息映射回原尺度 transform.py 4.1 GeneralizedRCNNTransform类 4.1.1 postprocess方法 0.先决知识 学习此篇博客之前,读者应有: ①...
Mask RCNN的构建很简单,只是在ROI pooling(实际上用到的是ROIAlign,后面会讲到)之后添加卷积层,进行mask预测的任务。 下面总结一下Mask RCNN的网络: 骨干网络ResNet-FPN,用于特征提取,另外,ResNet还可以是:ResNet-50,ResNet-101,ResNeXt-50,ResNeXt-101; ...