目标检测 Mask RCNN

已于 2022-05-12 14:06:25 修改
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分类专栏： 目标检测 文章标签： 目标检测 MASK R-CNN
于 2020-05-11 11:35:14 首次发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/alxe_made/article/details/106050529
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本文深入解析了Mask R-CNN模型，一种用于实例分割的深度学习算法，并提供了多种实现方式，包括Facebook的Detectron，Tensorflow版本的FastMaskRCNN，基于Keras和TensorFlow的Mask_RCNN，MXNet的mx-maskrcnn，以及Pytorch版本的pytorch-mask-rcnn。文章还汇总了多个平台上的解析资料，如知乎、优快云和知名研究者的讲解，适合不同背景的学习者。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

论文: Mask R-CNN

代码：
一. Facebook: facebookresearch/Detectron
二.Tensorflow: CharlesShang/FastMaskRCNN
三.Keras and TensorFlow: matterport/Mask_RCNN
四.MXNet:TuSimple/mx-maskrcnn
五.Pytorch:multimodallearning/pytorch-mask-rcnn

论文解析:

  1. 知乎:令人拍案称奇的Mask RCNN
  2. 优快云:Mask R-CNN详解
  3. 优快云:Mask-RCNN技术解析
  4. 优快云:实例分割模型Mask R-CNN详解：从R-CNN，Fast R-CNN，Faster R-CNN再到Mask R-CNN
  5. 何铠明大神在ICCV2017上在的Slides
  6. Ardian Umam对Mask R-CNN的讲解
  7. 优快云:全卷积网络（FCN）与图像分割

遇到好的再去补充。

今天来聊一聊目标检测模型—MASK-RCNN
KongDere的博客
09-09 1002
综上所述，MASK-RCNN作为一种基于区域的深度学习目标检测算法，在目标检测和语义分割任务中展现出了强大的性能。未来，我们仍需要进一步改进和优化MASK-RCNN算法，以适应更多领域的应用需求，并提升算法的实用性和效率。本文将深入探讨MASK-RCNN算法的原理和在目标检测任务中的应用，带领读者了解这一先进技术的优势和局限性。精准的目标检测：MASK-RCNN在Faster R-CNN的基础上引入了分割子网络，在目标检测的同时实现了像素级的精确分割。这种高效的网络结构大大提升了算法的速度和准确性。
目标检测与分割之MaskRCNN代码结构流程全面梳理+总结
苹果姐计算机视觉原创知识分享
01-13 6340
学习目标检测不久，花一个多月的空闲时间啃完了maskRCNN论文和tensorflow+keras开源代码，感觉进入了一个新的境界，在此做一个比较详细的流程梳理和总结，同时也希望对其他学习目标检测和语义分割的同学有点帮助。 本文主要针对代码结构进行梳理，对于原理还不熟悉的同学可以参考这几篇博文： 格灵深瞳DeepGlint：干货 | 目标检测入门，看这篇就够了（已更完） 白裳：一文读懂Faster RCNN stone：令人拍案称奇的Mask RCNN 另外由于博主比较懒，借用了以下系列博文的部分框图，侵删
目标检测之：Mask R-CNN
qq_41950533的博客
11-08 2360
0.摘要 何恺明在提出resnet网络之后，有提出的一个目标检测框架，mask rcnn可以针对各个类别生产相应的掩码，0、1对应检测的背景和检测的目标，所以有着可以语义分割的特性，作者还说它可以进行行为分析。 ResNet+FPN+Fast RCNN（RPN）+Mask=Mask rcnn 1.回顾Fast RCNN Faster RCNN使用CNN提取图像特征，然后使用RPN去提取出ROI，然后使用ROI pooling将这些ROI全部变成固定尺寸，再给全连接层进行Bounding box回归和分类预
从R-CNN到Mask R-CNN，目标检测的演进之路（深度学习目标检测系列）
最新发布
weixin_64678498的博客
03-18 1743
从“图像 → 候选框 → 特征 → 分类”，到今天“一张图，端到端即可搞定”，它深刻影响了计算机视觉的工程实践与算法研究。2014年，R-CNN（Region-based Convolutional Neural Networks）正式提出，标志着目标检测领域从传统方法（如HOG、DPM）跨入深度学习新时代。未来，单阶段与两阶段检测器的边界正在被打破，基于Transformer的DETR等新技术不断涌现，但R-CNN家族的思想，依然活跃在现代CV的每一处角落。（图示建议：插入R-CNN流程图）
【Mask-RCNN】基于Mask-RCNN的目标检测和识别
FPGA/MATLAB学习教程/源码/项目合作开发
06-29 2921
Mask-RCNN 是何凯明继Faster-RCNN后的又一力作，集成了物体检测和实例分割两大功能，并且在性能上上也超过了Faster-RCNN。其基本结构如下： Mask R-CNN是一个实例分割模型，它能确定图片中各个目标的位置和类别，给出像素级预测。所谓“实例分割”，指的是对场景内的每种兴趣对象进行分割，无论它们是否属于同一类别——比如模型可以从街景视频中识别车辆、人员等单个目标。下图是在COCO数据集上训练好的Mask R-CNN，如图所示，大到每一辆车，小到单根香蕉，它都能用窗口标出
Mask RCNN
kReeves的博客
01-21 398
Introduction Instance Segmentation（实例分割）不仅要正确的找到图像中的objects，还要对其精确的分割。所以Instance Segmentation可以看做object dection和semantic segmentation的结合。 Mask RCNN是Faster RCNN的扩展，对于Faster RCNN的每个Proposal Box都要使用FCN进行语义分割。 引入了RoI Align代替Faster RCNN中的RoI Pooling。因为RoI Pool.
maskRCNN
qq745021926的博客
03-12 548
http://blog.youkuaiyun.com/wei_guo_xd/article/details/73729581 http://blog.youkuaiyun.com/aimer_chen/article/details/78528000 basemap install http://blog.youkuaiyun.com/aimer_chen/article/details/78528000 http://...
基于MaskRCNN的老鼠检测_老鼠检测_changedetection_老鼠检测_MaskRCNN_maskrcnn_
10-02
"老鼠检测"标签是核心主题，而"maskrcnn"和"MaskRCNN"则是与使用的特定技术相关的关键词。 压缩包内的文件包括： 1. `demovideo.py`：这是一个可能包含演示代码的文件，用于在视频上运行老鼠检测算法，展示其实际...
基于Mask-RCNN的高精度目标检测和识别matlab仿真+代码仿真操作视频
06-29
2.内容：基于Mask-RCNN的高精度目标检测和识别matlab仿真+代码仿真操作视频 3.用处：用于Mask-RCNN的高精度目标检测和识别算法编程学习 4.指向人群：本硕博等教研学习使用 5.运行注意事项： 使用matlab2021a...
maskrcnn用于目标检测_【目标检测简史】Mask-RCNN
weixin_39534149的博客
12-29 660
导读Mask-RCNN 是ICCV2017 best paper， 是FAIR团队的Kaiming大神和RBG大神的强强联手之作。Mask R-CNN= Faster R-CNN + FCN通过在 Faster-RCNN 的基础上添加一个分支网络，在实现目标检测的同时，把目标实例分割。什么是 Instance segmentation，就是将一幅图像中所有物体框出来，并将物体进行像素级别的分割提取...
Mask R-CNN
10-19
简要概述实例分割任务，从语义分割FCN切入，详细讲解了mask r-cnn框架的各个部分，包括FPN，ROIAlign和mask分支
mask r-cnn
09-21
Mask RCNN 是基于Kaiming 之前的工作 FPN (Feature Pyramid Network) 很形象地说就是用FPN产生的检测结果, 后面加了一个分割的网络. 文章中用到了 Top-Down + Bottom-Up 最近很流行的多层网络, 因为最开始Faster-RCNN只是在最后一层上面检测, 很容易丢掉小目标物体, 并且对细节遮挡也很不敏感. 最近的趋势就是结合多层 特征, 答主孔涛就很早发现了这个insight, 做出了HyperNet 并中了CVPR roal!!!作者：Oh233 链接：https://www.zhihu.com/question/57403701/answer/153060743 来源：知乎 著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。 Mask R-CNN 这个结果确实很强，但要同时注意它主要是加上了许多（都是很有用的）engineering techniques 。 比如说 anchor 从 12 增加到了15个，图像 size 从600变成了800，还有ROI batch size变到了512，从FPN那篇paper来看，这些 better practice 会有对性能十分明显的提升 (table 3 baseline: AP=26.3 -> 31.6)。而我们组16年的coco分割竞赛冠军 ，Fully Convolutional Instance-aware Semantic Segmentation (FCIS)的代码昨晚终于开源了。限于计算资源，我们并没有加上这些改进。这些改进应该是比较 general 的，也会适用于 FCIS。欢迎大家试用一波。FCIS 提供了一种简单高效的框架去解决 instance segmentation 的问题。跟之前 COCO 2015 的冠军 MNC 相比，它的主要不同在于 mask estimation 和 detection 是共同做的，而不是先估计 mask 再做 detection。在 FCIS 中 detection/mask estimation 之间通过 inside/outside score map 互相影响，利用了这两个紧密相连 task 之间的共性。现在 release 版本基于支持多卡训练的MXNet，msracver/FCIS。实际上大概今年一月份我们就已经写出了外面可以使用的Caffe版本，但是当时官方 Caffe 只支持单卡做复杂任务的训练，对于COCO这种大规模数据集来说用单卡训练的话一下子几周的时间就过去了。考虑到大家用起来会非常蛋疼，最后还是决定没有release这个版本。
采用 Mask R-CNN 算法模型进行目标检测，使用 Deep SORT 目
04-20
使用python实现，采用 Mask R-CNN 算法模型进行目标检测，使用 Deep SORT 目
目标检测-从RCNN到MaskRCNN两步检测算法总结
01-27
本文来自于arleyzhang博客，本文主要介绍目标检测中两步检测算法的总结对比，提出了一种新的两步检测模型， Light-HeadRCNN，希望会对您的学习有所帮助。 Rbg提出的R-CNN的方法1.一张图像先通过selectivesearch的...
目标检测--mask R_CNN
qq_40373651的博客
09-12 509
与faster R_CNN相比，mask R_CNN是用RoiAlign代替了Roi Pooling，在最后计算loss时增加了FCN（mask）层。
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