YOLACT的卓越性能源于其精心设计的网络结构: 特征提取层:采用ResNet-101作为主干网络,配合特征金字塔(FPN)结构,有效捕获多尺度特征信息。 原型生成网络(Protonet):轻量级卷积模块生成K个(通常为32)原型掩码,这些掩码的分辨率保持在原图的1/4尺寸以平衡精度与计算量。 预测头部改进:在RetinaNet检测...
YOLO5和8中的实例分割采用的是YOLACT实例分割算法(2019)。 YOLOv5实例分割结构图YOLO5实例分割架构相对YOLO5目标检测的区别:(假设输入640*640图像) 目标检测的输出维度:20*20*(3*(80+5))+40*40*(3*(80+5))+8…
YOLACT网络结构图 原型生成分支原型生成分支预测整个图像的一组K个原型掩模。值得一提的是有两个设计上的选择,一个是从更深的主干网络中获取protonet可以产生更强大的掩模,另一个是更高分辨率的原型可以在更小的目标上获得更高质量的掩模和更好的性能。 掩模相关性基于Anchor的典型目标检测算法在预测头部中通常有两...
第一分支:使用全卷积网络(FCN)作为分支来产生一些具有整个图像大小的“prototype masks”,这些prototype masks不与任何实例相关; 第二分支:在目标检测分支的基础上添加额外的head,该head针对每一个anchor都预测一个掩膜系数(mask coefficients)。这些系数的作用是在prototype空间对某个实例的表示进行编码。 最后,在使用NMS...
A simple, fully convolutional model for real-time instance segmentation. 简单,全卷积,实时 实体分割 2、干什么: 实体分割,可用于自动驾驶等领域 3、结构 上图解释(k==4?): 左侧:蓝(低值)黄(高值) 中间:灰(没有训练的函数) 基于:RetinaNet ResNet-101+FPN 4.基础架构: RetinaNet ResNet101 FPN编辑...
YOLACT的网络结构主要分为两个部分:基础网络和实例分割头。基础网络采用了ResNet作为主干网络,用于提取图像中的特征。实例分割头则是在基础网络的基础上进行进一步的处理,用于实现目标检测和实例分割。实例分割头主要包括了两个子网络:预测子网络和分割子网络。预测子网络用于预测目标的类别、位置和分割掩码等信息,而分割...
它对于one-stage 单阶段模型,添加了一个mask分支(与检测分支并行),整体模型结构如下图,流程思路: 1、输入图片; 2、通过主干网络对图片,进行特征提取; 3、经过FPN特征金字塔,对不同尺寸的特征图进行融合; 4.1、检测分支,对于每个目标物体,都输出类别、边框信息(x,y,w,h)、k个mask Coefficients(mask的的置信度...
网络结构图 Yolov4的结构图和Yolov3相比,因为多了CSP结构,PAN结构,如果单纯看可视化流程图,会觉得很绕,不过在绘制出上面的图形后,会觉得豁然开朗,其实整体架构和Yolov3是相同的,不过使用各种新的算法思想对各个子结构都进行了改进。 先整理下Yolov4的五个基本组件: ...
它们基于深度学习技术,采用了特征金字塔网络结构和像素级分类的方法,通过预测分支和掩码生成器实现目标的检测和分割。YOLACT++ 还进一步改进了模型的性能,并引入了特征重用网络和特征选择网络这两个新的组件。在实际应用中,YOLACT 和 YOLACT++ 在目标识别、图像分析和智能交通等领域具有广泛的应用前景。
GCN 图卷积神经网络 GCN 是图卷积神经网络的简称,用于处理图结构的数据。作为初学者,我们常用的模型有卷积神经网络CNN和循环神经网络RNN。 CNN多用于处理图片等视觉信息,因为CNN的核心在于它的卷积核filter,每一个filter是一个小窗口,在图片上平移,通过卷积的方式来提取特征。这里的关键在于图片结构上的平移不变性:一...