Mask R_CNN(笔记)

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#深度学习 #tensorflow #神经网络 #计算机视觉

于 2019-12-25 23:54:12 首次发布
Mask R-CNN是Faster R-CNN的拓展，它通过额外的分支预测目标掩模，适用于多领域的实例分割。该模型利用Resnet + FPN增强特征提取，改进ROI Pooling为ROI Align，提升准确性。文章详细介绍了Resnet的残差学习解决深度网络训练问题，并探讨了反向传播、区域候选网络（RPN）、全卷积网络（FCN）等关键概念。

Mask rcnn背景

原文献：mask rcnn
　　
　　基于Mask R-CNN分割是目前主流的分割方式之一，它在多个领域都可适用，其发展速度也给实例分割提供良好的技术支持和平台供应。
　　Mask R-CNN是Faster R-CNN的延伸，是在后者原有的bounding box recognition分支上分出一条与之并行的预测object mask的分支。该方法结合了R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN的优点，并且改良了ROI Pooling，提出了ROI Align。

Ｍask rcnn 框架图概况

在这里插入图片描述

在Faster rcnn上强化网络图

1、Resnet + FPN强化特征提取，特征金字塔（FPN）

在这里插入图片描述

首先，选择一张需要处理的图片，然后对该图片进行预处理操作；
然后，将处理过的图片送入预训练的特征网络中如深度残差网络等，即构建所谓的bottom-up网络；
接着，构建对应的top-down网络，对层4进行上采样操作，先用1x1的卷积对层2进行降维处理，然后将两者相加
　　（对应元相加），最后进行3x3的卷积操作；
接下来在4到6这三层分别进行区域候选操作，在3x3的卷积层后增加两个分支操作，分别用1x

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