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+...
本文主要解析Mask RCNN在训练模式下正向传播的整体流程 本文使用的配置文件为configs/mask_rcnn/mask_rcnn_r50_fpn_1x_coco.py Mask RCNN有关于Backbone、Neck以及RPN部分同Cascade RCNN部分完全一致,可参考文中解析,本文不再赘述,本文主要解析ROI Head部分有关于Mask分支的处理。 由前系列文中分析,模型的正向传播...
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...
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 ...
1、将数据集转化成COCO格式数据集 Kaggle->COCO: https://github.com/pascal1129/kaggle_airbus_ship_detection/blob/master/0_rle_to_coco/1_ships_to_coco.py 2、修改匹配的训练参数文件 /xxx/mmdetection/configs/mask_rcnn_r50_fpn_1x.py 40行左右的num_classes值为实际分类数+1(背景类) ...
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 ...
--validate(强烈建议)：在训练过程中,每隔k个epoch执行一次评估(默认值为1,可以像这样(https://github.com/open-mmlab/mmdetection/blob/master/configs/mask_rcnn_r50_fpn_1x.py#L174) 修改)。--work_dir ${WORK_DIR}：覆盖配置文件中指定的工作目录。--resume_from ${CHECKPOINT_FILE}：从先前的检查点...
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，商汤和港中文联合开源了 mmdetection，这是一个基于 PyTorch 的开源目标检测工具包，属于香港中文大学多媒体实验室 open-mmlab 项目的一部分。该工具包支持 Mask RCNN 等多种流行的检测框架，读者可在 PyTorch 环境下测试不同的预训练模型及训练新的检测分割模型。项目地址：https://github.com/open-mmlab/...