整个框架的演进可以用四张图来表示,其中M表示Mask分支,B表示Box分支,数字表示Stage,M1即为第一个Stage的Mask分支。 进阶准备:Cascade Mask R-CNN 由于Cascade R-CNN在物体检测上的结果非常好,我们首先尝试将Cascade R-CNN和Mask R-CNN直接进行杂交,得到子代Cascade Mask R-CNN,如上图(a)所示。在这种实现里,每...
Mask R-CNN是一个非常灵活的框架,可以增加不同的分支完成不同的任务,可以完成目标分类、目标检测、语义分割、实例分割、人体姿势识别等多种任务。 总体架构 Mask-RCNN 大体框架还是 Faster-RCNN 的框架,可以说在基础特征网络之后又加入了全连接的分割子网,由原来的两个任务(分类+回归)变为了三个任务(分类+回归+...
1 Faster R-CNN 和 Mask R-CNN 简介 Faster R-CNN (Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks) 是目标检测领域最为经典的方法之一,通过 RPN(Region Proposal Networks) 区域提取网络和 R-CNN 网络联合训练实现高效目标检测。其简要发展历程为: R-CNN。首先通过传统的 se...
Mask R-CNN 一般被认为是实例分割的 baseline,分割性能是非常不错的,但是其存在的问题是速度较慢,且包括 RoIAlign 等层不容易部署,而 YOLACT 的贡献是没有在 Mask R-CNN 基础上小修小补,而是基于 one-stage 全卷积算法重新设计,虽然在精度上稍低于 Mask R-CNN,但是也满足大部分需求了,并且速度达到了实时,容...
启动训练 启动命令: python tools/train.py configs/mask_rcnn/mask-rcnn_x101-32x4d_fpn_ms-poly-3x_coco.py bug解决 如果报错:AssertionError: MMCV==2.2.0 is used but incompatible. Please install mmcv>=2.0.0rc4, <2.1.0. 解决方法: pip install mmcv==2.0.0rc4...
实例分割是指在图像中检测出并分割出物体的轮廓。MMDetection提供了很多实例分割的算法用于完成这个任务。 在MMDetection中,我们可以使用Mask R-CNN算法来完成实例分割任务。Mask R-CNN是一种基于Faster R-CNN的算法,可以让我们获得物体的检测框和相应的分割掩码。 具体来说,Mask R-CNN算法有三个输出: - 检测框 (...
在Label Studio ML Backend提供的预标注模型示例中,只有mmdetection这个目标检测预标注示例,而没有目标分割预标注示例,因此我参考野生的目标分割预标注代码interactive_segmentation.py并结合MMDetection的Mask R-CNN算法,实现了一个目标分割预标注的演示代码。
⽐如在mmdetection.mmdet.models.detectors.two_stage.py中(faster_rcnn继承这个基类)，forward的流程是...
根据mmDetection的mask rcnn的配置文件来进行理解。 网络结构 model=dict(type='MaskRCNN',pretrained='torchvision://resnet50',backbone=dict(type='ResNet',depth=50,num_stages=4,out_indices=(0,1,2,3),#使用resnet50作为主干网络,/4,/8,/16,/32作为FPN的输入frozen_stages=1,#stage 1及其之前层不...
近日,Facebook AI Research 开源了 Faster R-CNN 和 Mask R-CNN 的 PyTorch 1.0 实现基准:MaskRCNN-Benchmark。相比 Detectron 和 mmdetection,MaskRCNN-Benchmark 的性能相当,并拥有更快的训练速度和更低的 GPU 内存占用。 项目地址:https://github.com/facebookresearch/maskrcnn-benchmark ...