YOLACT网络结构 图一:论文网络结构。引用自feiyuhuahuo Backbone:Resnet50Neck:FPNHead:RetinanetProtonet:FCN Resnet50出来三个feature map:C3,C4,C5 大小分别是原图大小的1/8,1/16,1/32。这三个feature map送入FPN网络进行特征再提取。 FPN主要解决的是:物体检测中的多尺度问题,通过简单的网络连接改变,在基本...
1 网络结构 YOLACT Arch 网络的两个分支: 基于FCN的prototype mask branch,生成image-sized prototype masks,这是一种对于图像信息原型化的一种表示,不依赖任何实例,原本的prototype指的是一个数据集的representation,这里用于表示一张图的信息representation。 Prediction head,预测mask系数,每一个mask包含了图像实例在原...
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...
1.YOLACT结构 首先,图像经过主干网络提取特征,这里使用的是ResNet101-FPN。图中下面的分支,使用FPN的P3输出作为Protonet的输入产生与在原图上全局的k个prototypes(P3同时拥有深层特征有较好鲁棒性以及高分辨率有利于提升Mask质量及小目标精度的特点);同时上面的分支,除了进行典型目标检测的框分类及回归系数之外,还将对每...
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。
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:一个...
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。
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: ...
具体来说,Fast Mask Re-Scoring网络由6层FCN组成,每一层卷积层之后跟一层ReLU,最后一层为全局池化层。该网络以YOLACT所输出的裁剪过的mask(未经过阈值)为输入,输出mask对于每一个目标种类的IoU。接着,将分类分支预测的类别所对应的mask IoU与相对应的类别置信度的乘积作为该mask最终的分数。
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...