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...
上图将Mask R-CNN与最先进的COCO 目标检测算法进行比较。实验训练了完整的Mask R-CNN模型,在推理时只使用分类和框输出(忽略掩码输出)。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,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...
使用 ResNet-101-FPN 的 Mask R-CNN 的表现超越了所有之前最佳模型的基本变体(在这些实验中忽略了 mask output)。Mask R-CNN 在 [21] 的基础上获得的增益得益于对 RoIAlign (+1.1 APbb)、多任务训练 (+0.9 APbb) 和 ResNeXt-101 (+1.6 APbb) 的使用。 图6:用Mask R-CNN (ResNet-50-FPN)在COCO测...
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...
图6在COCO test上使用Mask R-CNN(ResNet-50-FPN)的关键点测试结果,利用相同的模型预测得到了人物分割掩码。此模型有63.1的关键点掩码,运行速度为5 fps。 利用Mask R-CNN也可以延用到人物姿态估计,作者进行了相关实验,表4是实验结果。 表格4在COCO test-dev上的关键点探测AP,我们用的模型是ResNet-50-FPN,一...
mask RCNN是He Kaiming2017的力作,其在进行目标检测的同时进行实例分割,取得了出色的效果,取得了COCO 2016比赛的冠军 图像分割的方式:语义分割、实例分割、全景分割。如下图所示 Mask RCNN沿用了Faster RCNN的思想。Mask RCNN = (ResNet-FPN) + (Fast RCNN) + (Mask) ...
使用ResNet-101-FPN的掩膜R-CNN的效果优于所有之前最先进模型的基本变体,包括GRMI[21]的单模型变体,即COCO 2016 检测挑战中的获胜作品。通过使用ResNeXt-101-FPN,掩膜R-CNN进一步改进了结果,与[36]中所述的之前最好的单模型项目(其使用了Inception-ResNet-v2-TDM)相比,它在框AP方面有着3.0点的边际优势。
主干: Resnet-50-FPN COCO 马上放出，请保持关注。系统要求 我们是在以下配置上测试的代码：Ubuntu 16.04, Python 2.7 numpy(1.12.1), cv2(2.4.9), PIL(4.3), matplotlib(2.1.0), cython(0.26.1), easydict 训练准备 1. 下载 Cityscapes 数据 (gtFine_trainvaltest.zip, leftImg8bit_trainval...
在使用在 coco 数据集和 Resnet50 上训练的模型时利用迁移学习。 了解质量数据收集和数据注释的重要性是任何项目中不可或缺且最耗时的部分。 目录 收集数据集 使用Mask RCNN 进行实例分割 2.1 导入库 2.2 划分数据集 2.3 创建一个 Scratch 类 2.4 数据增强 ...
Mask R-CNN使用ResNet-101- FPN优于所有先前最先进的模型的基本变体,包括单模型的G-RMI的,COCO 2016目标检测挑战的获胜者。使用ResNeXt-101-FPN的Mask R-CNN进一步改善了结果,其AP相对于使用单模型的前最佳结果(使用Inception-ResNet-v2-TDM) 提升了3个点。