在我们的 Mask R-CNN 实现中使用的是 ResNet101+FPN 主干网络。代码提示：FPN 在 MaskRCNN.build() 中创建，位于构建 ResNet 的部分之后。FPN 引入了额外的复杂度：在 FPN 中第二个金字塔拥有一个包含每一级特征的特征图，而不是标准主干中的单个主干特征图（即第一个金字塔中的最高层）。选用哪一级的特...
SPP-Net的思想:不同尺寸的输入图像,可以对应相同维度的feature map。在这里反过来用,即对于该256-d的特征向量,对应着原始图像上多种不同的候选区域,即anchor。 RPN网络 2. ResNet101-FPN作为BACKBONE时的RPN 将P5进行2倍降采样得到P6,[P2 P3 P4 P5 P6]作为RPN网络的输入。即对于P2 ~ P6分别构建与上述类似的...
ResNet101部分(FPN的bottom-up部分) FPN的up-bottom部分和横向连接部分 最终特征重构部分 回到顶部 二、源码浏览 整个MaskRCNN类初始化之后的第一个方法就是build网络用的,在mode参数为inference情况下,下面给出了正式建立特征提取网络之前的class内部前置代码, 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16...
结果显示,即使被训练的是完整的 Mask R-CNN 模型,也只有分类输出和边界框输出被用于推理(mask 输出被忽略了)。使用ResNet-101- FPN 的 Mask R-CNN 优于所有当前最先进模型的变体,包括 GRMI 的单模型变体,这是 COCO 2016 竞赛检测任务的冠军。 使用 ResNeXt-101-FPN,Mask R-CNN 进一步提升了结果。 表3:在...
首先,Mask R-CNN采用ResNet-50或者ResNet-101作为特征提取器提取特征,然后采用FPN(特征金字塔网络)的结构来进行特征融合。FPN可以同时利用低层特征图的空间信息和高层特征图的语义信息,其原理就是把分辨率较小的高层特征首先通过1×1卷积降维(减少计算量),然后上采样至前一个特征图的相同尺寸,再进行逐元素相加,就能...
MaskRCNN作为FasterRCNN的扩展,产生RoI的RPN网络和FasterRCNN网络。 结构:ResNet101+FPN 代码:TensorFlow+ Keras(Python) 代码中将Resnet101网络,分成5个stage,记为[C1,C2,C3,C4,C5];这里的5个阶段分别对应着5中不同尺度的feature map输出,用来建立FPN网络的特征金字塔(feature pyramid). ...
使用ResNeXt-101-FPN，Mask R-CNN进一步提高了结果，比使用Inception-ResNet-v2-TDM模型高出3.0点AP。
首先是BackBone,可以看到原始图片输入后首先经过一个以ResNet101为基础的FPN特征金字塔网络进行特征的提取,并且可以发现这里的实现和原始的FPN不完全相同,它在up-down的特征上又做了一次 3×3 卷积进行了进一步的特征提取。 接下来各个FPN层的特征单独进到了RPN处理层,即根据Anchor的数目信息确定候选区域的分类(前景和...
+ FPN，ResNet101 ＋ FPN），目的用来提取图像中的信息。除此之外，Mask-RCNN 还使用了 FPN (...
通过ResNeXt-101+FPN 用作特征提取网络,达到 state-of-the-art 的效果。 2. ROIAlign解决Misalignment 的问题 3. Loss Function 细节描述 1. resnet +FPN 作者替换了在faster rcnn中使用的vgg网络,转而使用特征表达能力更强的残差网络。