ALIGN(x, mask)函数详解

ALIGN(x, mask)函数详解

详细定义为:

#define ALIGN(x, mask)  (((x) + ((mask)-1)) & ~((mask)-1))

功能为:对x取mask的整数倍,如果x没有达到mask的最接近整数倍,补值达到最近的整数倍

实例:

设x=5,mask=32

~(mask-1):-32____((x) + (mask-1)):36____((x) + (mask-1)) & ~(mask-1)):32
~(mask-1):ffffffe0____((x) + (mask-1)):24____((x) + (mask-1)) & ~(mask-1)):20

从上面可以看出:~(maks-1)=0xffffffe0,是让低位为5个0,再和其它值去&运算,就相当于是其它值小于32位的部分被直接去掉为0,为了达到超过32的目的,需要让除0外的任何一个值都要达到或超过32,

 如0,加32-1值,对应为31,去掉小于32的部分,就是0

 如1,加32-1值,对应为32,去掉小于32的部分,就是32

 如2,加32-1值,对应为33,去掉小于32的部分,就是32

                          。。。。。。

 如31,加32-1值,对应为62,去掉小于32的部分,就是32                   

如32,加32-1值,对应为63,去掉小于32的部分,就是32

                       如33,加32-1值,对应为64,去掉小于32的部分,就是64

                     依次类推:对于前32个数内为0的,保持不变

对于前32个数内,为1~31的,去掉低于32的部分,并加32

高于32部分分成两部分,1:求余为0~31部分,和上面描述相同;2: 余下的部分,是32的整数倍,此部分保持不变 , 

限制,

1.这个算法,要求mask,必须对应为2^n次方才行,如果不是,就会报错。如mask 为31时的值

x:   5  mask:  31=====33
x:  10  mask:  31=====32
x:  15  mask:  31=====33
x:  16  mask:  31=====32
x:  17  mask:  31=====33

2.x和mask必须为整数,且不要为负。

                      

 

### Mask R-CNN 的工作原理及实现详解 #### 一、背景介绍 Mask R-CNN 是一种用于实例分割的深度学习框架,它基于 Faster R-CNN 进一步扩展而来。其核心改进在于引入了一个新的分支——掩码预测分支(Mask Prediction Branch),以及对区域感兴趣池化层(Region of Interest Pooling, ROI Pooling)进行了优化,提出了 ROI Align 技术[^1]。 #### 二、整体架构概述 Mask R-CNN 继承了 Faster R-CNN 的两阶段检测流程,但在第二阶段增加了额外的任务:像素级的语义分割。具体来说,Faster R-CNN 负责目标检测和分类,而 Mask R-CNN 则在此基础上进一步生成高分辨率的目标掩码(mask)。这种设计使得 Mask R-CNN 不仅能够完成边界框定位,还能提供精确的像素级分割结果[^2]。 #### 三、关键技术点解析 ##### 1. **ROI Align** 传统的 ROI Pooling 方法会通过量化操作将输入特征图映射到固定大小的空间网格上,但这可能导致亚像素级别的精度损失。为了克服这一缺陷,Mask R-CNN 提出了 ROI Align 技术。该技术采用双线性插值的方式计算浮点坐标的特征值,从而保留更精细的位置信息,显著提升了掩码预测的质量。 ```python def roi_align(features, rois, output_size=7): """ 实现 ROI Align 操作。 参数: features: 输入特征图 (batch_size, channels, height, width) rois: 区域建议坐标列表 [(x_min, y_min, x_max, y_max)] output_size: 输出特征图尺寸 返回: pooled_features: 对齐后的特征向量 """ pooled_features = [] for roi in rois: # 计算 ROI 在特征图上的位置并应用双线性插值 aligned_feature = bilinear_interpolation(roi, features, output_size) pooled_features.append(aligned_feature) return torch.stack(pooled_features) def bilinear_interpolation(roi, feature_map, size): """ 双线性插值函数 """ pass ``` ##### 2. **掩码预测分支** 除了原有的类别分类分支和边框回归分支外,Mask R-CNN 新增了一条专门负责生成二进制掩码的分支。这条分支通常由一个小卷积神经网络构成,接收经过 ROI Align 处理后的特征作为输入,并输出对应类别的逐像素概率分布。 ```python class MaskRCNNHead(nn.Module): def __init__(self, num_classes, input_channels=256): super(MaskRCNNHead, self).__init__() # 定义若干个卷积层提取局部上下文信息 layers = [ nn.Conv2d(input_channels, 256, kernel_size=3, padding=1), nn.ReLU(), ... ] self.layers = nn.Sequential(*layers) # 最终输出通道数等于类别数量 * 掩码高度 * 掩码宽度 self.output_layer = nn.Conv2d(256, num_classes, kernel_size=1) def forward(self, x): x = self.layers(x) masks = self.output_layer(x) # shape: [num_rois, num_classes, mask_height, mask_width] return masks ``` ##### 3. **多任务联合训练** Mask R-CNN 使用共享的卷积特征来同时执行三个子任务:目标分类、边框回归以及掩码预测。这些任务之间相互独立又彼此关联,因此可以通过一个多任务损失函数统一优化整个模型参数: \[ L = L_{cls} + L_{box} + L_{mask} \] 其中 \(L_{cls}\) 表示交叉熵损失,\(L_{box}\) 表示平滑 L1 损失,\(L_{mask}\) 则衡量预测掩码与真实标签之间的差异。 --- #### 四、总结 综上所述,Mask R-CNN 结合了 Faster R-CNN 和全卷积网络的优势,在保持高效的同时实现了高质量的实例分割效果。它的成功离不开以下几个关键因素:继承自 Faster R-CNN 的强大目标检测能力;创新性的 ROI Align 设计;以及针对掩码预测的独特分支结构。 ---
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