【2】使用Mask RCNN进行实例分割。 图像分割是根据像素将图像分割成不同的区域。Mask RCNN 是用于实例分割的模型,实例分割是图像分割的一种子类型,用于分离对象边界中的实例。它进一步建立在 Faster RCNN 的基础上。Faster RCNN 对于每个对象有两个输出,作为类标签和边界框偏移,而 Mask RCNN 是第三个输出(即对...
其中pred形状为[1, 22680, 38],经过nms后得到检测框信息,每个检测框形状为[1, 38],向量中0-3为检测框位置,4为检测框的置信度,5为分类,6-37为mask协方差系数。 proto的形状为[1, 32, 160, 144],(160,144)是输入图像下采样两次后的大小。 mask的求取方法为,用pred中的mask的协方差系数,与proto做矩阵...
使用Mask RCNN 进行实例分割 图像分割是基于像素将图像分割成不同的区域。Mask RCNN 是一种用于实例分割的模型,它是图像分割的一种子类型,可在对象边界中分离实例。它是在 Faster RCNN 的基础上进一步构建的。Faster RCNN 对每个对象都有两个输出,分别是类标签...
mask = np.zeros([im[b].shape[1], im[b].shape[2]], dtype=np.uint8) # mask[round(img[b].shape[1] * hl1):img[b].shape[1], round(img[b].shape[2] * wl1):img[b].shape[2]] = 255 pts = np.array([[int(im[b].shape[2] * wl1), int(im[b].shape[1] * hl1)], ...
MixUp从训练图像中随机选取2个样本进行随机加权求和,样本的标签也对应于加权求和。不同于通常使用零像素mask遮挡图像的遮挡工作,CutMix使用另一个图像的区域覆盖被遮挡的区域。Mosaic是CutMix的改进版。拼接4幅图像,极大地丰富了被检测物体的背景。此外,batch normalization计算每层上4张不同图像的激活统计量。
PANet还提出了自适应特征池化(Adaptive Features Pooling)和全连接融合(Fully-connected Fusion)两个模块。其中自适应特征池化可以用于聚合不同层之间的特征,保证特征的完整性和多样性,而通过全连接融合可以得到更加准确的预测mask。 Head目标检测头 目标检测头是用来对特征金字塔进行...
所有预测框都需要计算置信度损失,但是mask为true的预测框与mask为false的预测框的置信度标签值不一样。 对于80*80网格,其各类损失函数的计算表达式如下,其中a为mask为true时置信度损失的权重,通常取值0.5~1之间,使得网络在训练时更加专注于mask为true的情况。
在models下建立一个mask_yolov5s.yaml的模型配置文件,内容如下(就是把yolov5s.yaml文件复制一下,然后修改一下): 只要修改一下这个就行了。改成自己类目的个数 nc:2# number of classes 修改utils/loss.py文件中的两处内容: foriinrange(self.nl): ...
path = "./mask/train/" files = os.listdir(path) for file in files: img = cv2.imread(path+file) 1. 2. 3. 4. 为了方便查看标签,可以先将标签可视化,原始分割标签是0,1,。。。,n的数字,所以在图像上看都是黑色的不明显,不同类别使用不同颜色显示出来, ...
YOLOV5 实例分割有五个不同尺寸的模型,其中最小的实例分割模型是yolov5n-seg,只有200万个参数(mask精度只有23.4),适合部署到边缘和移动设备。其中最准确的模型是yolov5x-seg,但速度也是最慢的。YOLOv5实例分割在COCO数据集上和其他模型的精度和速度对比:本章将简单测试下YOLOv5-seg模型以及讲解下yolov5-seg模型...