Mask R-CNN是在Faster R-CNN的基础上添加了一个预测分割mask的分支,如上图所示。其中黑色部分为原来的Faster-RCNN,红色部分为在Faster-RCNN网络上的修改。将RoI Pooling 层替换成了RoIAlign层;添加了并列的FCN层(mask层)。 RoIAlign,RoIAlign的输出坐标使用插值算法得到,不再量化;每个
1,yolov2比yolov1技术改进的地方 l)较低。YOLOv2共提出了几种改进策略来提升YOLO模型的定位准确度和召回率,从而提高mA YOLOv1虽然检测速度很快,但是在检测精度上却不如R-CNN系检测方法,YOLOv1在物体定位方面(localization)不够准确,并且召回率(recalP,YOLOv2在改进中遵循一个原则:保持检测速度,这也是YOLO模型的...
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