我们将 Mask R-CNN 与表3中的当前 state-of-the-art 的 COCO 边界框对象检测模型进行比较。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 C...
观察到使用ResNet-101-FPN的Mask R-CNN优于之前所有最先进的模型的基本变体。使用ResNeXt-101-FPN，Mas...
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...
1defbuild_fpn_mask_graph(rois, feature_maps, image_meta,2pool_size, num_classes, train_bn=True):3"""Builds the computation graph of the mask head of Feature Pyramid Network.456rois: [batch, num_rois, (y1, x1, y2, x2)] Proposal boxes in normalized7coordinates.8feature_maps: List o...
这是Mask RCNN使用Python3,Keras,TensorFlow的实现。该模型为图像中的每个实例物体生成边界框和掩膜。它基于特征金字塔网络(FPN)和ResNet101骨干网络。 street.png 工程包括: 基于FPN和ResNet101实现的Mask RCNN源码。 在MSCOCO数据集上的训练代码。 在MSCOCO数据集上的预训练模型。
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...
Backbone:Resnet 101+FPN,与RetinaNet相同;Protonet:接在FPN输出的后面,是一个FCN网络,预测得到针对原图的原型mask;Prediction Head:相比RetinaNet的Head,多了一个Mask Cofficient分支,预测Mask系数,因此输出是4*c+k。 可以看到head上增加了一支mask系数分支用于将prototypes进行组合得到mask的结果。当然按NMS的位置看,其...
FPN(Feature Pyramid Network),特征金字塔网络 论文地址:Feature Pyramid Networks for Object Detection 中文详解(点击) ResNet101 ,中文详解 MS COCO(Microsoft Common Objects in Context),数据集是微软团队获取的一个可以用来图像recognition+segmentation+captioning 数据集,其官方说明网址:http://mscoco.org/。
简单粗暴地在 COCO 数据集上获得了最优效果。 对每一个模块都进行了单变量实验,从而证明了开头的说法。 基于DeepMask and SharpMask 架构演示了 FPN 可以用于图像分割建议生成。 对实现细节感兴趣的同学一定要去读一读原文。 附注:FPN 是基于一个主干模型的,比如 ResNet。常见的命名方法是:主干网络-层数-FPN,例如...
使用ResNet-101-FPN的Mask R-CNN优于所有以前最先进的模型的基本变体,包括GRMI的单模型变体,它是2016年COCO检测挑战的获胜者。使用ResNeXt-101-FPN, Mask R-CNN进一步改进了结果,与[39](使用Inception-ResNet-v2-TDM)之前最好的单个模型条目相比,box AP的优势为3.0分。为了进一步比较,我们训练了一个版本的Mask...