该方法称为Mask R-CNN,通过添加一个分支来预测一个对象掩码,与现有的用于边界框识别的分支并行,从而扩展了更快的R-CNN。Mask R-CNN训练简单,只增加了一个小开销到更快的R-CNN,运行在5帧每秒。此外,Mask R-CNN很容易推广到其他任务,例如,允许我们在相同的框架下估计人类的姿态。我们展示了COCO套件中所有三个...
基于Mask RCNN算法的遥感图像舰船目标旋转检测 基于Mask RCNN算法的遥感图像舰船目标旋转检测，技术课题。作者 赵朋飞（哈尔滨工业大学）获奖 2019年12月，“人民网奖学金优秀技术课题奖”二等奖。
《基于改进的Mask R-CNN网络的行人细粒度检测算法》是朱繁,王洪元撰写的一篇论文。论文摘要 针对复杂场景下行人检测效果差的问题,采用基于深度学习的目标检测中领先的研究成果,提出了一种改进的Mask R-CNN网络框架的行人检测算法。首先,采用K-means算法对行人数据集的目标框进行聚类得到合适的长宽比,通过增加一组...