_, C2, C3, C4, C5 = resnet_graph(input_image, config.BACKBONE, stage5=True, train_bn=config.TRAIN_BN)# Top-down Layers#TODO:add assert to varify feature map sizes match what's in configP5 = KL.Conv2D(config.TOP_DOWN_PYRAMID_SIZE, (1,1), name='fpn_c5p5')(C5) P4 = KL.Add...
自底向上方法反映在上面代码的第6行或者第8行,自底向上即是卷积网络的前向过程,在Mask R-CNN中,用户可以根据配置文件选择使用ResNet-50或者ResNet-101。代码中的resnet_graph就是一个残差块网络,其返回值C2,C3,C4,C5,是每次池化之后得到的Feature Map,该函数也实现在./mrcnn/model.py中(代码片段2)。需要...
Mask R-CNN 来自使用 RolAlign (+ 1.1 APbb)、多任务训练(+ 0.9 APbb)和 renext-101(+ 1.6 APbb)。 faster rcnn与mask关键点检测对比 Mask R-CNN 对 COCO 测试图像的更多结果,使用 ResNet-101-FPN,以5 fps 运行,35.7 Mask AP 使用Mask R-CNN (ResNet-50-FPN)对 COCO 测试的关键点检测结果进行预测...
最后,整个Mask RCNN网络结构包含两部分,一部分是backbone用来提取特征(上文提到的采用ResNet-50或者ResNet-101作为特征提取器提取特征),另一部分是head用来对每一个ROI进行分类、框回归和mask预测。为了产生对应的Mask,文中提出了两种架构,即左边的Faster R-CNN/ResNet和右边的Faster R-CNN/FPN,如图11所示。...
以faster_rcnn_R_50_FPN为例,主要流程简化为: 经过数据整理与加载,进入generalized_rcnn.py中的build_detection_model建立检测模型,如下: 整个框架的结构如下: 1 Backbone 1.1 Resnet 1.1.1 Resnet第 0阶段 StemWithFixedBatchNorm 类该类负责构建 ResNet 的 stem 模块, 也可以认为是 ResNet 的第一阶段(或者...
总结: (1).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; (2).头部网络,包括边界框识别(分类和回归)+mask预测。头部结构见下图: Mask R-CNN中的改进:Faster R-CNN存在的问题是:特征图与原始图像是不对准的(mis-alignment),所以会影响检测精度。而Ma...
图6:用Mask R-CNN (ResNet-50-FPN)在COCO测试上进行关键点测试。该模型在 5 fps 条件下实现了 63.1 的关键点 AP。 表4:在 COCO test-dev 上的关键点检测 AP。ResNet-50-FPN 是以 5 fps 运行的单个模型。CMUPose+++[4] 是 2016 年的比赛获胜者,使用了多尺度测试、带有 CPM 的后处理 [33] 和带...
FPN(Feature pyramid networks) Faster R-CNN 使用标准的 Resnet 网络结构作为基础网络,来提取特征,提取大小不同的特征图来用来解决图像识别中目标的尺度问题,也就是相当在一系列尺寸不同(从小到大尺寸不同)的图片上进行特征提取来图像识别。 随着隐含层递增,隐含输出的特征图的大小减小一半,特征响应图通道数...
表2(e)掩码分支(ResNet-50-FPN):完全卷积网络(Fully convolutionalnetworks, FCN)对比多层感知器(MLP,全连接)进行掩码预测。FCNs利用编码空间布局改善了结果。 表格3目标检测:在test-dev上的单模型(边界框 AP)对比其他模型的结果。使用ResNet-101-FPN的Mask R-CNN结果比其他同类模型(这些模型忽略了掩码输出问题)...